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Enregistrement W2980251112 · doi:10.1007/978-3-030-21029-8_9

To Honor and Inform: Addressing Cultural Humility in Intercultural Music Teacher Education in Canada

2019· book-chapter· en· W2980251112 sur OpenAlexafffundabout
Lori-Anne Dolloff

Notice bibliographique

RevueLandscapes: the arts, aesthetics, and education · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésCultural humilityHumilityIndigenousPedagogySociologyCurriculumMulticulturalismCultural competencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this chapter I address the need for reshaping the way we think about Indigenous inclusion in the intercultural curriculum. While Canada has prided itself on its multicultural heritage, the nation’s relationship with the First Peoples – First Nations, Inuit and Métis – has been immoral, genocidal and assimilationist. The 2015 publication of the findings of the Truth and Reconciliation Commission’s Calls to Action details a way forward from the colonial patriarchy of the past. Education in general, and music education in particular are charged with finding ways to incorporate Indigenous knowledge, perspectives and history into the curriculum. After an introduction to the issues of the marginalization of Indigenous voices I discuss several arts-based curricular and extra-curricular initiatives that reframe intercultural music education. I propose that developing cultural humility in music teacher education will be a step forward in the decolonization of our teaching and learning spaces. This includes a move from generic cultural competencies toward an attitude of ‘Cultural Humility’. Cultural Humility is discussed as an attitude toward engagement with peoples of cultures other than one’s own. The stance is based on life-long, self-reflective inquiry, and seeks to disrupt the power imbalance that defines ‘othering’, seeking to establish partnerships and collaboration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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