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Enregistrement W3155144425 · doi:10.1177/10538259211006739

Lessons From Critical Race Theory: Outdoor Experiential Education and Whiteness in Kinesiology

2021· article· en· W3155144425 sur OpenAlexaffabout
Viviane Soa Gauthier, Janelle Joseph, Caroline Fusco

Notice bibliographique

RevueJournal of Experiential Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCritical race theoryRacializationSociologyRecreationPedagogyKinesiologyOutdoor educationPsychologyGender studiesRace (biology)Medical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Outdoor experiential education (OEE) is often presented as a neutral and equitable curricular practice with positive learning outcomes. However, few studies have examined the experiences of racialized and queer White settler students or the representation of Whiteness in OEE curricular documents. Purpose: This article explores Whiteness, racialization, and Indigenous erasure in OEE as an undergraduate curricular practice at a Kinesiology program in a Canadian university. Methodology/Approach: Using critical race theory, a critical discourse analysis of six types of documents used to advertise and organize the outdoor experiential courses was combined with five semi-structured interviews with undergraduate students. Findings/Conclusions: This study demonstrates that students must negotiate Whiteness and settler colonialism to participate in OEE. Three main findings include the following: (a) The imagined student is wealthy and White, (b) students both assimilate to and resist codes of Whiteness, and (c) curricular documents and practices promote Eurocentricity and erase Indigeneity. Implications: OEE presents an opportunity for students preparing to become workers and educators in sport and recreation to learn about Whiteness, racialization, and Indigeneity. Kinesiology program design can use student narratives to shift from supposedly neutral curricular documents and pedagogies to ones that expose and work toward dismantling Eurocentricity.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,092
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,391 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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