Collective Healing to Address Legacies of Transatlantic Slavery: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we show how pathways to justice and reconciliation pertaining to the transatlantic slavery should begin with collective healing processes. To illustrate this conclusion, we first employ a four-fold conceptual framework for understanding collective healing that consists in: (1) acknowledging historical dehumanizing acts; (2) addressing the harmful effects of dehumanisation; (3) embracing relational rapprochement; and (4) co-imagining and co-creating conditions for systemic justice. Based on this framework, we then examine existing collective healing practices in different contexts that are aimed at addressing legacies of transatlantic slavery. In doing so, we further identify challenges and pose critical questions concerning such practices. While globally there are, and have been, many different kinds of racism and slavery, and even though transatlantic slavery has many features specific to it, nevertheless, we hope that this exploration of collective healing will be illuminating for other situations where acts of brutality have served to demean and dehumanize.
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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 | 0,026 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,047 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».