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Enregistrement W4387104887 · doi:10.1080/00377317.2023.2261550

Decolonizing Social Work Education and Practice with Students and Community Stakeholders: A Case Example from University of Calgary

2023· article· en· W4387104887 sur OpenAlexaffabout
Regine King, Liza Lorenzetti, Jeff Halvorsen, Maimuna S. Khan, Lemlem Haile

Notice bibliographique

RevueSmith College Studies in Social Work · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensMcMaster UniversityRoyal Roads UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionRacismIndigenousSociologySocial workColonialismBachelorIndigenous educationGender studiesPraxisWhite supremacyPedagogyPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social work education in Canada has struggled to identify and disrupt systems of oppression and marginalization, rooted in a history of colonialism and slavery, that continues to reverberate through neocolonial policies, pedagogy, and practice. Universities and social work programs remain white spaces that uphold white supremacy, while actively excluding nonwhite members and their ways of knowing and being in the world. It wasn’t until the deepened retrenchment of anti-Black racism during the pandemic, punctuated by the killing of George Floyd, that a group of educators seized an opening to teach an anti-racist and anti-colonial praxis course for the Bachelor of Social Work students in spring of 2021, the first one of its kind in our faculty. Students were encouraged to engage with Indigenous and racialized community youth to imagine and integrate anti-racist and reconciliatory actions as part of their assignments. This paper shares our experiences co-designing and co-teaching this course together with community partners. We emphasize lessons from the applied pedagogical approaches as well as its implications for social work education and social work practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0770,030
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0050,019
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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