Combating racism with critical race theory: Theorizing social movement learning from anti-racism movements in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Despite the success of critical race theory (CRT) in bringing about an intellectual movement that profoundly influenced the setting of a racial justice agenda in educational research since its inception 30 years ago, the material racial inequity still prevails and continues to subordinate people from racialized communities in and beyond the classroom. As such, it is time that we re-examine the way CRT has been interpreted and applied in educational research to better fulfill CRT’s promise of racial justice. The rise of the current wave of anti-racism movements presents a critical moment for such re-examination. This article therefore examines the current and potential engagement with CRT in educational research by analyzing and theorizing CRT-informed social movement learning to illustrate how we can fully realize the anti-racism potential of CRT in educational research. What we learn from the various forms of learning in the anti-racism movements suggest that a combination of anti-racism voices and practices is vital to mobilize learning as enactment of multiple forms of agency to combat racism through critical creative anti-racism struggles. Future CRT educational research can further recognize CRT as an integrated and evolving framework in which the centering of race and racism to illuminate multiple nexus of subordination serves as a starting point to develop anti-racism strategies and that CRT educational research can embrace a form of criticality against racism as practices of critique and creation of alternatives.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,058 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».