Using Critical Race Theory to Analyse Community Engagement Practice in a Graduate Social Work Course
Notice bibliographique
Résumé
Post-secondary institutions are increasingly encouraging partnership engagement with the community; however, community engagement from an academic perspective does not necessarily benefit the community. This is partially due to the power differential in this relationship and the emphasis on students’ learning at the community’s expense. The content of this article is drawn from experiences gleaned from 11 students of the “Perspectives with Diverse Communities” (institute component) course at Memorial University, Canada. Of the group, eight identified as cisgender, heterosexual, white females. The professor—a Black woman—and two students deviated from this in terms of gender identity, sexual orientation, and race. During a week of on-campus education, the students participated in community engagement activities prompted by the 2017 United States ban on immigration and refugees. Through a Critical Race Theory (CRT) lens, the students acknowledged their own identities as mostly white cisgender women, given the institutional racism surrounding them. As graduate students, they are taught self-reflexive practice, but question whether this is enough to effectively work with Black, Indigenous, and racialised groups. During the course institute, they steered towards a course of action that was familiar to them instead of developing deeper levels of understanding in working with Black, Indigenous, and racialised populations. This article details one aspect and the process of community engagement undertaken by the class and provides a critical reflection on how the students could have better engaged the community and challenged power dynamics and epistemology while using CRT.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».