Decolonisation through Poetry: Building First Nations’ Voice and Promoting Truth-Telling
Notice bibliographique
Résumé
The impetus to decolonise high schools and universities has been gaining momentum in Southern locations such as South Africa and Australia. In this article, we use a polyvocal approach, juxtaposing different creative and scholarly voices, to argue that poetry offers a range of generative possibilities for the decolonisation of high school and university curricula. Australian First Nations’ poetry has been at the forefront of the Indigenous political protest movement for land rights, recognition, justice and Treaty since the British settlement/invasion. Poetry has provided Aboriginal and Torres Strait Islander peoples with a powerful vehicle for speaking back to colonial power. In this article, a team of Indigenous and non-Indigenous researchers argue that poetry can be a powerful vehicle for Indigenous voices and Knowledges. We suggest that poetry can create spaces for deep listening (dadirri), and that listening with the heart can promote truth-telling and build connections between First Nations and white settler communities. These decolonising efforts underpin the “Wandiny (gathering together)—Listen with the Heart: Uniting Nations through Poetry” research that we discuss in this article. We model our call-and-response methodology by including the poetry of our co-author and Aboriginal Elder of the Kungarakan people in the Northern Territory, Aunty Sue Stanton, with poetic responses by some of her co-authors.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,029 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».