MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3039474118 · doi:10.2979/philmusieducrevi.28.1.04

Towards a (Self-)Compassionate Music Education: Affirmative Politics, Self-Compassion, and Anti-Oppression

2020· article· en· W3039474118 sur OpenAlexaboutno aff
Hess

Notice bibliographique

RevuePhilosophy of Music Education Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionPoliticsSociologyAestheticsIdentity (music)Gender studiesContext (archaeology)Power (physics)White (mutation)PsychologyPolitical scienceLawHistoryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Red Skin, White Masks: Rejecting the Colonial Politics of Recognition, Glen Coulthard argues that since 1969, colonial power relations in Canada have shifted from an unconcealed structure of domination to a mode of colonial governance that operates through state recognition and accommodation. He instead looks to identify a type of recognition based on self-affirmation and self-recognition rather than state acceptance. Following Coulthard, I examine movements created to affirm oppressed groups in the context of anti-Semitism and anti-Blackness in the mid-twentieth century and explore possible limitations of such movements, including the erasure or elision of complex intersections of identity. I then draw upon self-compassion, a mental health and wellness approach, as a potential framework for the affirmative politics Coulthard theorizes. Subsequently, I consider whether such a framework offers a mechanism to provide the self-affirmation and recognition that Coulthard identifies as vital to resisting oppression. I ultimately explore how understanding music as cultural production in music education might engender this affirmative politics to facilitate rich affirmation and validation of students and educators to musically imagine different possible futures.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhilosophy of Music Education ReviewMême sujetDiverse Music Education InsightsTravaux en français237 207