Antiracist Interventive Interviewing: Subverting Colonial Interventions with Public Sector Workers
Notice bibliographique
Résumé
What does it mean to intervene in antiracist interviews with public sector workers? What do interventions look like in research seeking to name complicity in settler colonial violence and imagine otherwise relationships between non-Indigenous and Indigenous people? How might we methodologically define interventions and their pedagogical purpose(s)? In this paper, we share our experience of adopting a dual-pedagogical antiracist interventive research methodology in our qualitative research with public sector workers on settler colonial socialization. Building on antiracist interventive interviewing method, we map out our conceptualization of interventions as multidirectional and multiscalar. We narrate how we see interventions as dual pedagogical moments of disruption and possibility occurring at three scales, where we intervene to support our participants’ learning and they intervene to support ours. Our approach is illuminated through illustrations from our transcribed data of virtual interviews with 32 public sector workers in BC ( n = 23) and Alberta ( n = 9), and through our reflections on our research process. Our analysis demonstrates that interventions have three key effects. First, they are generatively disruptive in that they offer better access to understanding processes of settler colonial socialization. Second, interventions create junctures for antiracist and anticolonial learning. Third, interventions with participants open up opportunities to imagine otherwise beyond the strictures of settler colonialism, and orient towards anticolonial praxis rooted in recognition of Indigenous sovereignties. We conclude with a vocabulary of interventions meant to offer other qualitative researchers possibilities for how to intervene to better access and disrupt sites of deep colonizing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».