Embodying Milpa: Centering Place to Cultivate Polycultures of Reciprocity in Learning Environments
Notice bibliographique
Résumé
Milpa is an ancestral agriculture technique that has been passed down by Indigenous communities in so-called North America for millennia through stories of place. As an Indigenous knowledge system that is based on the symbiotic cultivation of diverse species, learning from milpa gifts lessons to cultivate polycultures of reciprocity. Drawing from my lived experience as a Mestizx educator from Mexico, I propose embodying milpa in learning environments as a horizon of possibility to refuse and disrupt the ways in which education has been limited, standardized, controlled and confined to colonial monocultures (Shiva, 1993). I use the cultivation of milpa as a metaphor to represent the transformation of modernist education systems that prioritize individuality and rationality shifting towards collaborative learning environments that are complex, messy and entangled with the land. Late Indigenous Professor Michael Marker (2018) invites scholars to center place as the beginning point of inquiry when excavating the specific effects of colonization on Indigenous landscapes and communities. Following his advice, I use stories of milpa to experience placeness and provide a representation of the transformation of modernist education systems through the resurgence of Indigenous knowledge systems. I begin this paper with a piece of the Mexica creation story to center “the consciousness of landscape” (p. 453) and continue to explain how from a modern perspective, place has shifted to produce bordered monocultures that eradicate diversity. I conclude by narrating the story of three sisters to envision the embodiment of milpa inside learning environments to form polycultures of reciprocity where animate and inanimate beings are all connected inside a web of relations belonging to the land.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».