Notice bibliographique
Résumé
Despite reams of anti-oppressive rhetoric and the fact that social work is a female-majority profession, feminist content, analyses, and curriculum are not yet centred in any significant way in Canadian schools of social work. As a result, students may graduate with limited exposure to, and superficial understandings of, the dynamics underpinning gender-based oppression and systemic inequality, root causes of violence/trauma, or feminist analyses of these issues. The same can be said in terms of social work education content and material related to climate change/justice, environmentalism, and sustainability, which leaves social work practitioners unprepared to handle current and upcoming climate disasters/crises and with inadequate knowledge and skills to help populations who are most vulnerable to their impacts. To fill these gaps, the author presents a new educational approach that she developed called eco-femagogy. This critical red-green perspective encourages interdisciplinary teaching/learning environments; centres Indigenous, eco-feminist, intersectional/critical race, and socialist/Marxist knowledges and analyses; mobilizes colleagues, students, and citizens towards social and environmental change; and supports social and climate justice/action. Recommendations for improving social work education are detailed. Using concrete examples, she details how this innovative approach offers a progressive post-covid framework to transform our teaching, curricula, and methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».