Learning to Share Gendered Military Experiences: An Autoethnographic Exploration of Expressive Writing in Transforming Military Cultures
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the analytic-evocative autoethnographic exploration of my learning experiences planning for, facilitating, participating in, and reflecting on a series of expressive writing workshops for women-identifying Canadians who have served in the military. I explore how the intersection of expressive writing, adult education, and feminist antimilitarism can inform understandings of individual military service, the collective institution of the military, and transforming military cultures. I detail my methodology of autoethnography, including a discussion of method and analysis, which demonstrates how the core elements of expressive writing and autoethnography are at odds with those of military cultures. For these reasons, expressive writing and autoethnography hold great potential for transforming military cultures, which is why I chose to combine these creative forms of writing and exploration in my research. I explain my thematic findings of: reclaiming military identity, memories, and story through imagination; and, building community through story-telling inspired by shared gendered military experiences. I present a found poem created from my writing during the workshop series that emerged from my thematic findings. I conclude with implications for adult education and autoethnographers in the context of working toward transforming military cultures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».