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Enregistrement W4306968918 · doi:10.1080/23793406.2022.2136106

Whiteness and damage in the education classroom

2022· article· en· W4306968918 sur OpenAlexaffabout
Alexandre Emboaba Da Costa

Notice bibliographique

RevueWhiteness and Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplicityRacismWhite (mutation)OppressionAgency (philosophy)IndigenousSociologyColonialismConsciousnessGender studiesWhite supremacyCriminologyPolitical sciencePsychologyPoliticsLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyses relationships between whiteness and damage in the university classroom through a focus on two contemporary areas of critical education in Canada: raising white racial consciousness and truth and reconciliation between Indigenous and non-Indigenous people. First, whiteness is damage-producing – it orients anti-racist education towards white students and their needs, there by harming the well-being and constraining the education of non-white students. Second, whiteness gravitates towards what Unangax scholar Eve Tuck calls “damage-centred approaches,” which objectify non-white suffering, pathologising Indigenous peoples whilst obfuscating the ongoing reproduction of racism and colonialism. As such, white educators must remain assiduously vigilant about a key tension regarding whiteness and damage: that our pedagogical focus on racial and colonial oppression can simultaneously raise critical consciousness and divert attention away from more fundamental interrogations of whiteness, agency, and relationality within a systemically racist social order. The article closes with some considerations for educators in terms of addressing complicity in their institutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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