Pausing in the pandemic: Using a co-inquiry approach to advance relational and reflective learning in a university-community partnership
Notice bibliographique
Résumé
This article demonstrates a reflective and collective inquiry process among eight stakeholders of a multi-year partnership between a university social innovation center and a youth play non-profit during year one of the COVID-19 pandemic. We asked whether “pausing” a University-Community project for reflection and recalibration was an ethical response to disaster contexts. Drawing from cooperative inquiry (CI) and collaborative developmental action inquiry (CDAI) methodologies, as well as co-authorship and reflective journaling, we developed a co-inquiry process that revealed the disparities between University and Community actors within a long-term partnership. Co-inquiry helped us reattune to power-sharing goals of participatory action research as we explored new modes of engagement through progressive rounds of loop-learning. While the pandemic exacerbated unilateral patterns of engagement that plague partnerships, it created an opportunity to prioritize relationship-rebuilding and frame-creation. We found that co-authorship was methodologically important for facilitating co-inquiry and that pausing and holding space for this shared reflection was a key driver of learning.
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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 | 0,066 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,036 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».