Decolonization and Restorative Justice: A Proposed Theoretical Framework.
Notice bibliographique
Résumé
The concept of decolonization has been used in numerous disciplines and settings, including education, psychology, governance, justice, transitional justice, restorative justice as well as research methods. Fanon (1963) saw decolonization as a process of both unlearning and undoing the harms of colonization. For Monchalin (2016), decolonization is both a goal and process to bring about a fundamental shift in colonial structures, ideologies and discourses. According to Alfred (2009, p. 185), decolonization requires “nation-to-nation partnership” for “justice and peace”. In the context of Restorative Justice (RJ), decolonization entail a) addressing historical harms of colonization; b) recognizing grievances of indigenous and marginalized communities about the justice system as genuine; and c) acknowledging that state- or INGO-funded RJ practices may do more harm than good. This paper begins with a brief overview of decolonization discourses from micro and macro perspectives to then locate decolonization in justice settings, arguing against “copying and pasting” Eurocentric models of RJ practices. Grounded in the findings of RJ visionaries and practitioners in Bangladesh and the work of Cunneen (2002), and Tauri and Morris (1997), this study proposes a decolonizing framework for RJ practices.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,051 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».