Feeding the Scyborgs in Social Work
Notice bibliographique
Résumé
Social work has experienced long-standing tensions between care and control since its inception. As shifting moral, social, political, intellectual, and market forces have historically shaped social work agendas and practices, so have feminists through politics, research, teaching, and praxis. While radical and critical social work has frequently pushed back against oppressive systems and movements, social work and feminist social work frequently find itself colluding with and/or being coopted by institutions and systems that oppress, coerce, and control certain people and communities. We need not look far for evidence of these tensions, including but not limited to social work practice and interventions steeped in carceral logics and rescue-based work poignantly evidenced by the now defunct Project Rose (Wahab & Panichelli, 2013). Gramsci (1992), pessimism of the mind, optimism of the will, captures the spirit from which we write this editorial, and we turn to paperson’s (2017) A Third University Is Possible for inspiration and critical hope, as we contemplate the tensions above and the emotions they engender. The bits of machinery that make up a decolonizing university are driven by decolonial desires, with decolonizing dreamers who are subversively part of the machinery and part of machine themselves. These subversive beings wreck, scavenge, retool, and reassemble the colonizing university into decolonizing contraptions. They are scyborgs with a decolonizng desire. You might choose to be one of them. (p. xiii) Rather than wonder about dismantling existing institutions in order to build new ones, paperson inspires us to ask, how might social workers and social work scholars repurpose social work institutions and technologies for more emancipatory and decolonizing agendas? How might we embrace and join the scyborg “the decolonizing ghost in the colonizing machine” (p. xxiv) to decolonize social work?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».