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Enregistrement W4396838998 · doi:10.15402/esj.v9i2.70820

Service-Learning as the Violence of Mercy after the 2010 Haitian Earthquake

2023· article· en· W4396838998 sur OpenAlexvenueno aff
Megan Bailey

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcKnight Foundation
Mots-clésMedical emergencySeismologyForensic engineeringPsychologyMedicineEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article draws on La Paperson’s (2010) notion of the “violence of mercy” to demonstrate how the service-learning response to the 2010 Haitian earthquake fits into an ongoing neocolonial mission that harms communities served (p. 25). This is done by investigating the best practices of the Haiti Compact, a cohort of American colleges and universities operating service-learning initiatives in Haiti after the earthquake in thoughtful ways intending to help with the recovery efforts while meaningfully contributing service via the ritual presence of international volunteers. Despite good intentions, their material practices of service-learning risk harm for community partners and fail to meet established best practice goals. By examining the work of service-learning educators who commit to best practices, place ethics, community, and social justice, we can understand the limits of possibility for a pedagogy that is predicated upon students entering communities as outsiders intent upon meeting community needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,852
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,468
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8520,468
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,6010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,669
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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