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Enregistrement W3138640218 · doi:10.1007/978-3-030-65617-1_11

Where Does Diversity Go Straight? Biopolitics, Queer of Color Critique, and Music Education

2021· book-chapter· en· W3138640218 sur OpenAlexaff
Elizabeth Gould

Notice bibliographique

RevueLandscapes: the arts, aesthetics, and education · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerGender studiesDiversity (politics)SociologyWhite (mutation)Context (archaeology)Queer theoryNeoliberalism (international relations)HeteronormativityAestheticsSocial scienceAnthropologyArtHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diversity discourses in music education have evolved from (white) liberalism of the 1990s that conceived difference in terms of dualisms such as insider/outsider to global neoliberalism currently in which sources of difference are interchangeable as long as the historicity of each remains occluded. In this way, so-called “diversity-relevant” groups, such as white queer people are positioned against non-white groups, straight or otherwise, in ways that support neoliberalism and contribute to violence against the latter. To ask where diversity goes straight assumes a place where it is not straight—if not exactly queer, with queer understood (in the context of race) as a “refusal to inherit” kinship relations in which queer(s) disappear(s). Whether conceived in terms of culture, race, (dis)ability, gender, and/or sexuality, diversity has become “all the rage” in music education and academic research generally. Theorizing diversity discourses in music education at their discursive limits, I argue that those limits are also where they also may be exceeded and demonstrate this through an example using queer of color critique to analyze interactions of sources of difference as a way to historicize and racialize “diversity” in music education.

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 candidatesCharge 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,209 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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