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Enregistrement W4304606848 · doi:10.36366/frontiers.v34i3.666

Essential Participants: Centering the Experiences of Southern Hosts in Global Service-Learning Pedagogy and Practice

2022· article· en· W4304606848 sur OpenAlexaff
Jessica Vorstermans, Katie MacDonald

Notice bibliographique

RevueFrontiers The Interdisciplinary Journal of Study Abroad · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensAthabasca UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipService-learningFocus groupSociologyService (business)PedagogyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we are concerned with the ways in which hosts are often excluded from scholarship and programming of global service learning. By global service learning (GSL), we mean a multiplicity of programs that occur facilitating service work for people across borders, generally with volunteers moving from the North to the South. We present findings from a research project conducted in 2014 with 37 host families. We circulated a survey to better understand host experiences of, expectations of, and hopes for GSL. Drawing on these survey results we provide some prompting questions for GSL participants (both students and program designers) to shift focus from student experience to relationship and mutuality. Using global service learning literature, critical disability theory and critical pedagogy through an intersectional lens, we center questions of uneven labor, accessibility, and structures of inequity. Three main themes emerged from our data: mutuality, gendered labor, and preparation. We present several infographic images capturing themes from the study to facilitate discussions with students who are preparing for GSL experiences and for those who are leading and designing programming. Our intention is to provide tools for educators to center the voices, desires, and motivations of Southern hosts in all of their GSL preparations.

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)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,360
Écart entre enseignants0,342 · 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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