Lessons Learned from the CSWE Task Force to Advance Anti-Racism in the Social Work Education Policy and Accreditation Standards:
Notice bibliographique
Résumé
On May 25, 2020, Mr. George Floyd, a Black man, was murdered by Derek Chauvin, a White police officer in Minneapolis, Minnesota. In response to this disgusting display of police brutality, thousands of people all over the world began protesting Mr. Floyd’s killing. The Capital of the Confederacy, Richmond, Virginia, became one of many flashpoints for the public’s rage against white supremacy and systemic racism as thousands of people flooded the historic Monument District to topple, dismantle and re-frame Confederate monuments with protest slogans. Policing in the United States is rooted in the historical memory of enslavement, the unrestrained and authorized misuse of power by law enforcement, and conflicting values of discourse community. Protestors employed historical memory, which includes resistance, tolerance and strength in the face of tremendously difficult circumstances (Corredor, Wills-Obregon, Asensio-Brouard, 2018, 184). This groundswell of protests merged with those that sprang up for Ahmaud Arbery, Breonna Taylor and others slain by police violence, producing a demand for racial justice that could not be stymied. Racial disparate treatment is embedded in police brutality and in all societal institutions. This movement calls into question social justice accountability within social work education, practice, and policy. Have the protests been enough? Will the profession of social work address its own complicity in maintaining racism? To advance anti-racist social work education, the CSWE Task Force for Advance Anti-Racism was conceptualized in summer 2020 to center anti-racism pedagogies and anti-racist learning environments. Several diverse social work leaders, educators, researchers, community organizers, and students came together to explore how the profession should be re-imagined as a profession that advances anti-racism and the decentering of whiteness. The task force members met to develop, discuss, and refine recommendations for CSWE on Education Policy and Accreditation (EPA). Employing content analysis, the authors identified major themes that emanated from the work of the Task Force. Content themes include how racism, white supremacy and ethnocracy underscores social work as an applied social science that maintains information structures, paradigms, theories, and practices ensconced in academia. The praxis recommendations of the task force include adapting theoretical frameworks for anti-racist social work education; incorporating anti-racism and critical theories, such as Critical Race Theory; updating social work competencies; promoting equitable approaches to hiring and retaining BIPOC (Black, Indigenous and People of Color) faculty in different positions; and, creating a new anti-racism commission to continue anti-racism work.
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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 | 0,055 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».