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Enregistrement W4391346613 · doi:10.51644/9781771122696

Struggles for Justice in Canada and Mexico

2017· book· en· W4391346613 sur OpenAlexaboutno aff
Linda Snyder

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticePolitical scienceGeographyCriminologySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Struggles for Justice in Canada and Mexico examines Canadian and Mexican communities engaged in collective action to address problems related to the context of aggressive capitalism, which favours economic freedom of the powerful over the needs of people and the planet. The book’s several case examples portray income-generating projects; action to promote health, adequate housing, and a safe environment (including resistance to mining); women’s resource and advocacy programs; as well as grassroots support organizations and independent organizers. The author gathered stories in six states in the south of Mexico and two provinces in Canada between 2004 and 2010, with follow-up to 2012. Thematically, they centre on oppression and struggles for rights experienced by the poor, women, and Indigenous peoples. The author’s case-study method bolsters her narratives by including interviews, observation, and some participant-observation, with analysis that draws on social movement theory from sociology and community organizing theory from social work as well as knowledge from social psychology, liberation theology, popular education, and political science. The book presents the common themes and illustrates the central theories for practitioners in the many fields that promote social justice: social work, social development, health, human rights, environmental protection, and faith-based justice movements, among others. The conclusion presents a framework for conceptualizing social justice practice as a congruent paradigm composed of values, theory, objectives, and practice methods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0380,013
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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