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Enregistrement W4297493245 · doi:10.1177/15413446221129860

Caucusing Updated: Innovations to Build Belonging and Empowerment

2022· article· en· W4297493245 sur OpenAlexaff
Ann Curry‐Stevens, Rayne Jarvis

Notice bibliographique

RevueJournal of Transformative Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsiderDialogicTransformative learningSociologyPrivilege (computing)Space (punctuation)Identity (music)Inclusion (mineral)EmpowermentPublic relationsExpansiveSocial psychologyPsychologyPedagogyGender studiesPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caucusing, as a social justice activity, is traditionally implemented to provide an insider space for marginalized persons to share experiences and build a space for belonging and safety by excluding those who hold privileged identities. Within a particular event that combines privileged and oppressed, experiences are uneven, with insiders experiencing inclusion, while outsiders have a largely isolating experience, although intended to be a place to interrogate privilege. It is not an activity to build community across identities, nor is it the intention. Through expansive reflection on a course activity, the authors share their experience of an updated caucusing activity, a three-part undertaking that first holds caucuses where all students participate, subsequently holds cross-identity dialogues, and then dialogues are repeated with different groupings. Informing this article are the authors’ separate and dialogic reflections, activity evaluations and follow-up comments by students. Results reveal high potential for building belonging and community within and across identities, potentially relevant to numerous service professionals. Caution exists when groups have low levels of engagement with each other and trusting experiences with each other and the instructor. A less successful version of this activity occurred in a part-time program which suggests this caution is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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