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Enregistrement W4402544231 · doi:10.46303/jcve.2024.35

Inquiry for Social Transformation: Black Mother Scholars Redefining Scholarly Inquiry Through Black Artistic Expression

2024· article· en· W4402544231 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Fearon

Notice bibliographique

RevueJournal of Culture and Values in Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyOppressionThe artsStorytellingGender studiesVisual artsAestheticsMedia studiesPedagogyPoliticsNarrativeArtLiteraturePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Writing, dancing, drawing, spittin’ rhymes, and other artistic expressions have long offered us, Black mother scholars, opportunities to reaffirm our humanity amid oppression (Fearon, 2023). Art offers Black mother scholars space to reconceptualise inquiry in ways that engage our families, challenge injustices, and usher social change within the educational milieu and beyond. The centring of Black artistic expression in educational research invites Black mother scholars to affirm the parts of ourselves, our families, and our communities that dominant forms of inquiry and anti-Blackness have sought to discredit. Educational research grounded in Black artistic expression compels us all to reimagine scholarly inquiry for social transformation. In this paper, I critically reflect on an arts-informed research study I led with a group of Black Canadian mothers who are adult literacy learners. In this reflexive piece, I explore how grounding research practices in Black art allows opportunities for storytelling, story listening, and Black refusal. Specifically, this paper explores the ways Black art supports researchers in addressing power differentials inherent in inquiry processes. The paper concludes with a series of reflective questions challenging scholars, especially Black mother scholars, to redefine traditional academic boundaries and recommit to social transformation through the arts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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