Windows of Empathy: Creating Mediated Spaces for Education and Dialogue
Notice bibliographique
Résumé
In this article, I address the inadequacies in how we currently conceptualize spaces for dialogue and debate around issues involving race and religion. Even in a climate where many organizations now acknowledge equity, diversity, and inclusion requirements, there are still numerous challenges, particularly for racialized individuals, including those who may experience overlapping forms of oppression. Drawing on concepts such as intersectionality, muted group theory, and the public sphere, I suggest that many existing channels and approaches are especially inadequate for academics and activists who are racialized or belong to religions that are marginalized in Western societies, such as Islam. These avenues do not allow for an articulation of the complex, sometimes contradictory realities lived by these individuals, where choosing a seemingly progressive side consistently and publicly may mean disowning or disadvantaging one’s own family or community members. Ultimately, I argue both that we must reconsider the potential for education and dialogue enabled by seemingly one-way platforms, such as film and television, and that the platform is less important than the approach we bring to using it, since increasingly we must prioritize windows for empathy within any mediated spaces we employ for learning or dialogue.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».