Transforming Masculinities Through Cross-Cultural Collaboration: Reflections on Building a Community of Practice Framework
Notice bibliographique
Résumé
Interdisciplinary, local, regional, and cross-regional efforts are required to further men’s gender justice engagement on a global scale. There is limited understanding of how cross-regional collaborations account for intersectionality, geo-political differences among stakeholders, and the value of local strategies when designing and sharing prevention frameworks. Catalyzed by emerging and long-standing gender equity movements, our interdisciplinary research team from Canada, the Caribbean, Nepal, and Pakistan employed a community of practice (CoP) framework to share and mobilize research and experiential knowledge with the purpose of promoting regional and cross-regional strategies to involve men in gender justice efforts. Through a collective process, we co-created position statements, process dimensions, and key CoP activities to root our international collaboration. In this article, we emphasize the unique local contexts for our work and the learnings that emerged from our CoP. We propose a framework that can be used to advance collective and interdisciplinary agendas across global contexts and further the work of groups committed to transformative social change.
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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 | 0,103 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,113 |
| Communication savante | 0,028 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».