Listening with ‘Big Ears’: Accountability in cross-cultural music education research with Indigenous partners
Notice bibliographique
Résumé
In this theoretical article, I examine various conceptions of focused listening-including those held by specific First Nations communities-to determine how each conception might offer insights for listening while conducting cross-cultural music education research. First, I discuss the notion of "Big Ears," as it is understood by the jazz community. Then, I turn to scholars from various First Nations in British Columbia to learn about their conceptions of listening. I outline decolonial listening strategies as proposed by Indigenous Arts scholar Dylan Robinson, before learning about the role of listening from a settler-Canadian who formally Witnessed the testimonies of Indigenous residential school survivors over a period of years while working for the Truth and Reconciliation Commission of Canada. I examine the writings of music education researchers who have proposed listening as an important strategy in cross-cultural/intercultural pedagogy and research, albeit in different circumstances and for different reasons. Finally, I describe/reflect on my process of learning to listen cross-culturally as a settler-Canadian music education researcher engaged in community-based participatory research (CBPR) over the course of three studies, and list some of the ongoing questions I have. I conclude by proposing a revised understanding of Listening with "Big Ears" as one possible way for non-Indigenous researchers using a CBPR approach to enhance their application of Indigenist research methodology, especially in demonstrating their accountability to Indigenous co-researchers, participants, and communities, as they engage collaboratively in music education research.
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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 | 0,166 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,088 |
| Communication savante | 0,026 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».