Reflections on operationalizing an anti-racism pedagogy: teaching as regional storytelling
Notice bibliographique
Résumé
Responding to rising social tensions and ongoing theoretical and political changes in the study of geography, we advocate for greater operationalizing of anti-racism pedagogies within the field. Such pedagogies undermine long-standing geographic knowledge systems that marginalize and misrepresent people of color while also distorting and misinforming the worldviews of a White society. Drawing from classroom successes and uncertainties, five educators explore the anti-racist possibilities of geography education as a form of “regional storytelling.” Regions, one of geography’s formative constructs, play a central role within popular and academic understandings of racial differences and identities. Making exclusionary moral judgements about regions and associated populations has long been at the core of the colonization and racialization process. Contributors use reflexive storytelling – understood here as both a classroom instructional method and a way to create supportive spaces for educators to reflect on their praxis – to identify and discuss strategies for carrying out anti-racist, regionally-based teaching, the instructional decisions and challenges faced in the classroom, and perceptions of student response and anxieties. We also reflect on how the wider regional and racial positionalities of teachers and students shape the way an anti-racist pedagogy is enacted, interpreted, and realized within the higher education classroom.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».