Waste picker rights and social inclusion: the creation of a university with knowledge democracy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNICATA is a university for and with waste pickers based on Paulo Freire's popular education pedagogy, knowledge democracy and the practice of peer learning. The aim is to create a learning space of excellence where one can dream, dare, innovate, and be inspired by transformative ideas and achievements. This university will increase access to knowledge and expand the possibilities for reflection, for a population that suffers from social exclusion and high vulnerability. Worldwide waste pickers are major protagonists in collecting, separating, and redirecting recyclable materials into the circular economy. Research demonstrates that waste pickers are central figures in educating households on waste separation practices, adding value to recovered materials, building community by integrating socially excluded individuals into their collective workspaces, indirectly also mitigating environmental and climate impacts. While these positive effects of inclusive recycling are increasingly recognized in the academic literature, unfair remuneration, stigmatization, and risk-prone or unhealthy working conditions are still the prevailing realities. This paper discusses reflections on recent experiences of implementing UNICATA in the metropolitan region of São Paulo, Brazil, in 2023, with a pilot project developing and delivering the introductory module which was successfully completed by 22 students. The research takes a social constructivist lens to uncover the colonial social and political injustices through experiential and student-centered education. Our results reveal some noticeable assets and barriers in creating inclusive education for a large population that is widely neglected, in many different geographic contexts, thus also filling a gap towards achieving the Sustainable Development Goals (SDGs).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle