Undoing human supremacy and white supremacy to transform relationships: An interview with Megan Bang and Ananda Marin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Megan Bang (Ojibwe and Italian descent) is a Professor of the Learning Sciences and Psychology at Northwestern University and is currently serving as the Senior Vice President at the Spencer Foundation. Dr. Bang’s research focuses on the complexities of navigating multiple meaning systems in creating and implementing more effective and just learning environments in science, technology, engineering, arts, and mathematics education. Ananda Marin (African American, Choctaw [non-enrolled], European American descent) is an Assistant Professor of Social Research Methodology in UCLA’s Department of Education and faculty in American Indian Studies. Her research explores questions about the cultural nature of teaching, learning, and development. This interview with two Indigenous scholars provides educators with a chance to explore the possibilities of Indigenous worldviews on their climate change praxis. The scholars ask educators to consider how white and human supremacy are perpetuated in current educational paradigms. They discuss the necessity of transformations between relationships between humans and the natural world in fighting climate change. Bang and Marin underline the importance of education that immerses children in learning with places, paying attention to embodied, relational, axiological, and world-building dimensions of storying with lands.
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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 | 0,002 | 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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
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 découle