Online and Remote Community-Engaged Facilitation: Pedagogical and Ethical Considerations and Commitments
Notice bibliographique
Résumé
In the early days of the COVID-19 pandemic, many community-engaged practitioners struggled with how to meaningfully and ethically build, maintain or sustain relationships, partnerships, or community-engaged projects, amidst mass upheaval, loss, and uncertainty. Prior to the pandemic, workshops, meetings or community events happened in community drop-ins, social service organizations, or in neighbourhood meeting places. Due to social distancing restrictions, these physical environments abruptly changed to online meeting and messaging applications, phone, and even postal mail. This drastically impacted how community-engaged practitioners approached their facilitation work with communities. This rapid shift also amplified many ethical complexities, like privacy and confidentiality, equitable access, and safety, for those facilitating workshops or programs in non-profit, community-based and participatory research contexts. This article explores findings from a participatory study on how community-engaged practitioners (i.e., community artists, community facilitators, participatory researchers, and participatory visual methods practitioners) across Canada adapted their facilitation approaches to online or remote platforms in the context of COVID-19. We briefly describe our process of doing participatory research online during a pandemic and share findings on how community-engaged practitioners articulated the ethical commitments they brought to their facilitation practice as well as pedagogical and ethical considerations identified for online or remote (i.e., phone, mail) community-engaged facilitation. We conclude by offering reflections on what might be gleaned about online and remote community-engaged facilitation for the present moment. We hope that this article - and the illustrations enclosed - will serve as a guide for emerging and established community-engaged practitioners to reflect on their ‘how and why’ of facilitation when working with and alongside communities 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 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 | 0,092 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,039 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».