UNSETTLING WHITE SETTLER CHILD AND YOUTH CARE PEDAGOGY AND PRACTICE
Notice bibliographique
Résumé
In 2018, using in-depth, semi-structured, collaborative dialogues, I asked 11 child and youth care practitioners working in various Canadian provinces, including British Columbia, Alberta, and Ontario, “How do you understand, name, reproduce, contest, and struggle with White settler privilege?” The intent was to name and challenge the dominant Whitestream norms in child and youth care. This project was inspired by the significant work of Indigenous and racialized activist–scholars to address the ongoing overrepresentation of Indigenous families across colonial systems in which child and youth care practitioners work, such as the child welfare and justice systems, and the underrepresentation in others, such as educational systems. Participants named colonial violence and systemic racism as entrenched in child and youth care practice while recognizing the difficulty of challenging dominant White norms and conventions in the classroom and field. I explore how this key finding unsettles child and youth care pedagogy and practice. In closing, I propose two practical ethical pathways towards unsettling White settler privilege in child and youth care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,058 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».