Bodily Contraction Arises with Dukkha: Embodied Learning to Foster Racial Healing
Notice bibliographique
Résumé
Black somatic therapist Resmaa Menakem has persuasively argued that racism exist in our bodies more than our heads and that racial healing requires learning to become mindful of our embodied states. The reason that racism remains prevalent despite decades of anti-racist education and the work of diversity and inclusion programs, according to Menakem, is that racist reactions that shun, harm, and kill black bodies are programmed into white, black, and police bodies. The first step in racial healing, from this point of view, is to shift the focus from cognitive solutions to an embodied solution, namely, embodied composure in the face of stressful situations that enables everyone to act more skillfully. Similar to how racial healing has been hampered by a misguided overemphasis on cognitive interventions, might our teaching be analogously encumbered by lack of attention to the bodies of teacher and students? In this article, I emphasize the value of cultivating body awareness in the classroom. I introduce an embodied exercise that teaches students to recognize embodied clues of the experience of dukkha, the first āryasatya. Through such exercises, students take a step towards acting more skillfully and intentionally in stressful situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».