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Enregistrement W4400505345 · doi:10.1002/ace.20530

Reclaiming the radical roots of adult education: Toward community‐based anti‐racism education through participatory action research

2024· article· en· W4400505345 sur OpenAlexaff
Shibao Guo, Jingzhou Liu, Sameer Nizamuddin, Lily J. Cai, Sinela Jurkova

Notice bibliographique

RevueNew Directions for Adult and Continuing Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismParticipatory action researchSociologyGrassrootsEmancipationAction researchCritical theoryCitizen journalismPublic relationsCommunity organizingAction (physics)PedagogyGender studiesPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we revisit the radical roots of adult education for social change by developing community‐based anti‐racism education through participatory action research. Drawing on critical race theory (CRT) as its theoretical framework, we incorporate principles of participatory action research (PAR) to conceptualize community‐based anti‐racism education where community members and academics collaborate as equal partners throughout the process. Three key features emerged out of this analysis to characterize this approach: using people's lived experiences as an entry point to understand contemporary forms of racism, underscoring the importance of participation at the grassroots level, and prioritizing an action‐oriented feature of community‐based anti‐racism education. By combining synergies between CRT and PAR, this approach has the potential to contribute to facilitating collaborative, equitable partnerships in practicing anti‐racism education in diverse communities and enabling action‐oriented anti‐racism education as a site of advocacy, emancipation, and institutional practice for social change.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,047
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,359 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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