A Settler Duoethnography About Allyship in an Era of Reconciliation
Notice bibliographique
Résumé
As settler women, former teachers in First Nation communities, and scholars working in Indigenous education, we are responsible for engaging in the complexities of reconciliation through an allyship framework. In this article, we use duoethnography to critically engage in dialogue around the practice of allyship. In revisiting formative moments in our individual and collective teaching and research journey, we wade through some of the current tensions around solidarity work, problematizing the performative and binary approaches to allyship we see increasingly propagated across academic institutions and social groups. This critical dialogue illuminates how we might rethink becoming stronger collaborators with Indigenous people and engage others in exploring their allyship practice. Keywords: duoethnography, Indigenous education, allyship, reconciliation En tant que femmes colons, anciennes enseignantes dans des communautés des Premières nations et universitaires travaillant dans le domaine de l'éducation autochtone, nous avons la responsabilité de nous engager dans les complexités de la réconciliation à travers un cadre d'alliés. Dans cet article, nous utilisons la duoethnographie pour engager un dialogue critique sur la pratique d’agir comme allié. En revisitant les moments formateurs de notre parcours individuel et collectif d'enseignement et de recherche, nous nous frayons un chemin à travers certaines des tensions actuelles autour du travail de solidarité, en problématisant les approches performatives et binaires de l'allié que nous voyons de plus en plus propagées dans les institutions académiques et les groupes sociaux. Ce dialogue critique met en lumière la manière dont nous pourrions repenser à devenir des collaborateurs plus solides avec les peuples autochtones et inciter les autres à explorer leur pratique d'agir comme allié. Mots-clés : duoethnographie, éducation autochtone, allié, réconciliation
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».