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Enregistrement W2779217352 · doi:10.1080/02601370.2017.1406543

The transformative-learning potential of feminist-inspired guided art gallery visits for people  diagnosed with mental illness and addiction

2017· article· en· W2779217352 sur OpenAlexaffabout
Lauren Spring, Melissa J. Smith, Maureen DaSilva

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Lifelong Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningFraming (construction)Consciousness raisingFeminismCritical consciousnessSociologyMental illnessPsychologyMental healthPedagogyGender studiesPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consciousness-raising practices at the heart of feminism remain one of the most vital components of transformative learning theory and provide the foundation for its constructivist underpinnings. Recently, there has been a call for educators to employ consciousness-raising practices outside of traditional classroom settings and to focus greater attention on the ‘extra-rational’ aspects of education – especially when working with marginalised adult learners. This is very much in keeping with engaged feminist pedagogy that allows space for emotions in learning. Reflecting on our experiences facilitating access to art programmes with people diagnosed with mental illness and addiction at the Art Gallery of Ontario, we highlight several examples of gender-related consciousness-raising that emerged. These experiences suggest that exploring mental illness through engagement with art in a social setting allows participants to deepen their understanding of art and the political implications of their life experiences. These tours also seem to serve as a powerful counterpoint to more clinical and masculine ways of framing mental health and well-being. Ultimately we argue that it is our explicitly feminist approach to transformative learning and not the existence of accessibility programmes themselves that holds the promise of redefining what and who museums are for.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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