MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411268330 · doi:10.22318/icls2025.112105

Placemaking Through Artistic Pedagogy: Advancing Anti-Oppression in Public Spaces

2025· article· en· W4411268330 sur OpenAlexaboutno aff
So Mi Lee, Lena Shulyakovskaya

Notice bibliographique

RevueProceedings. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacemakingOppressionSociologyAestheticsComputer scienceVisual artsPolitical scienceArtArchitecture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This duoethnographic study explores how placemaking through the arts can serve as a pedagogical method to advance anti-oppression efforts in public spaces.It draws from two projects: graffiti workshops in Toronto's Graffiti Alley and the creation of a school-based antioppression garden.The authors examine systemic barriers, including exclusionary policies and institutional resistance.Through personal narrative and critical reflection, the study shows how public art can foster equity, amplify marginalized voices, and reimagine public spaces as inclusive platforms for learning.The findings offer insights for educators, researchers, and policymakers on the pedagogical potential of community-driven art to support transformative learning. The pedagogy of public art and placemakingPlacemaking is a process that transforms public spaces into inclusive environments that encourage community participation and belonging (Brain, 2019;Mardan, 2023;Simões, 2023).It serves as a pedagogical tool through the use of art, media, and cultural practices that question norms, invite dialogue, and raise awareness of social issues (Pérez-Izaguirre & Reglero, 2023).This process supports reflection on values and builds stronger relationships between people and their surroundings (Zorrilla & Tisdell, 2016).Traditionally, placemaking positioned planners and designers as the main decision-makers, with limited input from the public (Champagne, 2020; Mardan, 2023).Public art has challenged this model by opening space for marginalized voices and encouraging social change (Raposo, 2023).Graffiti and street art engage broad audiences and speak to injustice, bringing attention to those who have been excluded (Fransberg et al., 2023;Simões, 2023).Projects such as Women on Walls in Northern Ireland and Palestinian resistance graffiti show how art fosters agency and mobilizes communities (Peteet, 1996;Rolston, 2018).Research on public art has shifted focus from aesthetic qualities toward its impact on dialogue and social equity (Schuermans et al., 2012;Zebracki et al., 2010).Rahder and McLean (2013) explored how race and gender shape public space.The Toronto Public Art Strategy 2019-2029 reflects the tension between economic priorities and inclusive community involvement (City of Toronto, 2019).Some projects illustrate how public art responds to injustice.In Vancouver, an aerial blockade led by Indigenous artists highlighted social issues and encouraged collective reflection (Museum of Vancouver, 2021; Naut'sa mawt Tribal Council, 2020).These cases show how art in public space promotes civic participation and challenges dominant power.Placemaking depends on critical frameworks to support equity.Without intentional approaches, exclusion and displacement may occur, especially in neighborhoods undergoing gentrification (Sullivan, 2021).This study examines two projects, a graffiti workshop and an anti-oppression garden, to consider how public art creates opportunities for shared ownership of space and deeper awareness of social structures.In this paper, we reflect on our observations of how systemic control over space limits equity work.By analyzing our experiences alongside the sociopolitical conditions that shaped them, this study contributes to broader conversations about placemaking as pedagogy.Public art and community-based projects offer pathways for reimagining public spaces as sites of learning, resistance, and transformation (Fransberg et al., 2023;Schuermans et al., 2012;Pérez-Izaguirre & Reglero, 2023).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,036
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings.Même sujetArt Education and DevelopmentTravaux en français237 207