Multispecies collaboratories: reconfiguring children’s more-than-human entanglement with colonization, urban development and climate change
Notice bibliographique
Résumé
This paper shows how multispecies collaboratories work to complexify understandings of shared space with more-than-human others through collective inquiry and experimentation. Recognizing tensions produced through engaging childhood geographies research on stolen land, it proposes multispecies collaboratories as inextricably situated within the uneven flows of colonization, urban sprawl, and climate change. The authors present six collaboratory sticking points – the politics of green, confronted by the unexpected, bearing witness, boundary bursting, root problems, and troubling entanglement – to highlight possibilities and incommensurabilities inherent within. Sharing moments on Anishnaabe, Attawandaron, Lūnaapéewak, and Haudenosaunee territories in London, Ontario, and lək̓ʷəŋən and WSÁNEĆ territories in Victoria, British Columbia, they take a common worlding approach to reconsidering young children’s multispecies relations as always and already political, multifarious world-making forces. They argue for multispecies collaboratories as small but significant sites for unhinging children’s geographies from neoliberal, colonial logics, asking: What kinds of experimentation make it possible to activate a collective sense of relationality and reciprocity with the myriad of creatures with whom children share space? What is required of us to do so without retooling the colonial logics that contribute to the erasure of Indigenous peoples, more-than-human kinships, and connections to place?
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,030 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».