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Enregistrement W3014299180 · doi:10.5130/ccs.v11.i2.6765

Resisting the Far-Right: Indigenous Perspectives, Community Arts and Story-Based Strategy

2020· article· en· W3014299180 sur OpenAlex
Chris Brown

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCosmopolitan Civil Societies An Interdisciplinary Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousRhetoricPoliticsSustenanceConversationSociologyRefugeeThe artsPolitical scienceImmigrationAestheticsMedia studiesGender studiesEnvironmental ethicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how we might resist and confront anti-immigration and anti-refugee politics by addressing the social and historical well-spring from which these discriminatory and damaging politics emerge and take sustenance. In doing this, I draw upon the concept of story-based strategy and the idea that our potential to address this issue relies on our capacity to fundamentally shift the dominant ways in which people understand and engage with it. This discussion occurs with reference to one practical application of story-based strategy – a community-arts project titled Stories of Hope and Migration – which attempted to re-frame the migration and refugee debate in Australia by funnelling it through a localised Indigenous perspective. In so doing, this article challenges the way in which early British migrants and their descendants have continually excised themselves from the rhetoric of migration, and furthermore, suggests that through a more nuanced conversation regarding the migration stories of all non-Aboriginal people, we might better promote a more historically aware, compassionate and inclusive society.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0200,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,150 · 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