Notice bibliographique
Résumé
Deep-seated educational discourses have blamed low-income communities for their youth’s lack of high school completion. These deficit discourses reflect top–down knowledge hierarchies and a lack of knowledge democracy in education (de Sousa Santos 2007; Hall & Tandon 2017; Visvanathan 2009), and they are in need of critical and diverse knowledge reckoning by low-income communities themselves. This article relays how a community-university participatory action research (PAR) partnership became a dynamic site of knowledge democracy from which to counter and transform deficit-based knowledge systems imposed on economically disadvantaged communities. Steeped in the generative enactments of PAR, storytelling, ecological metaphor, strength-based approaches and the arts, this article explores a low-income/social housing community’s knowledge practices that are energising and growing its community power to support the success of their youth in school. These seven knowledge practices are narrated through the ecological metaphor of trees, specifically via a co-constructed PAR team narrative called the Tree of Community Knowledge and Engagement. In the telling and retelling of this counternarrative-in-the-making, this article embodies knowledge democracy. Here, community members’ energising knowledge practices are recognised as invaluable forms of everyday educational knowing and leadership for their youth. This article further explores three broad ways of knowing that reside within and across community members’ seven knowledge practices: lived knowing, interconnected knowing and participatory/power-in-relation knowing. The three community ways of knowing illustrate how the community is growing its power to support youth’s success via a transformative educational worldview, from which other schools and universities could learn and, indeed, thrive.
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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 | 0,033 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».