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Enregistrement W3137683654 · doi:10.7202/1075341ar

Decolonizing Desires and Unsettling Musicology: A Settler’s Personal Story of Researching and Teaching Indigenous Music at an American University

2021· article· en· W3137683654 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Alexa Woloshyn

Notice bibliographique

RevueIntersections Canadian Journal of Music · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMusicologyColonialismDecolonizationCurriculumSociologyPower (physics)Visual artsMedia studiesSection (typography)PedagogyHistoryArtPolitical scienceArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For those of us with decolonial desires, the university classroom is a potential space of disruption and reorganization. Our courses, course materials, teaching tools, students, and our own bodies and minds are all technologies that can subvert the colonial machine (la paperson 2017). In the first section, I contextualize my decolonial desires as a non-U.S.-citizen settler Canadian musicologist in the United States. The work of David Garneau, Aileen Moreton-Robinson, Andrea Smith, Eve Tuck, and K. Wayne Yang illuminates my positionality and power. In the second section, I provide an example of one way I’m disrupting the typical curricula and classroom experiences in a Euro-American classical music school. I discuss my course entitled “North American Indigenous Music Seminar” (NAIMS), including the course structure and content, and decolonizing strategies. Student responses to interviews about the course are interspersed with the discussion of my seminar plans and challenges to claims of “decolonization.” Their responses reveal some successes and many limits for anti-colonial and decolonial work in a single-semester course.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0630,040
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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