The role of pluralism in fostering an ethic of social justice: Policy recommendations for music therapy education and training
Notice bibliographique
Résumé
Recent social justice-focused and anti-oppressive scholarship has called for broader and more intentional inclusion of critical analyses and constructivist epistemological frames to promote equity, diversity, inclusion, accessibility, and decolonisation in music therapy education and training. The recent expansion of social justice content in the revised code of ethics of the Canadian Association of Music Therapists (CAMT) is a step in the right direction. It requires certified music therapists to actively identify, understand, and eliminate implicit biases and discriminatory practices and to cultivate awareness of the harms that have been exacted by oppressive practices within and beyond the profession. We argue, here, that preparing music therapy students to meet professional standards of practice and adhere to the social justice-focused ethical principles articulated in the code of ethics requires Canadian music therapy education programs to intentionally integrate dissension as a key aspect of social justice work throughout their curriculum. In this critical contemplation, we posit that mobilising a commitment to social justice education must first and foremost be grounded in a pluralistic ethos, which values diverse ways of being, thinking, learning and knowing. We then explore the critical integration of lived knowledge, the notions of dignity safety and intellectual insecurity in educational spaces, and arts-based social pedagogies as potentially transformative practices in socially-just music therapy education.
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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 | 0,095 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,110 |
| Communication savante | 0,043 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».