Notice bibliographique
Résumé
Recent scholarship examines how improvisational pedagogy can model ethical social practices and relations (Heble and Waterman 2008). A parallel strain of literature highlights the importance of decolonizing Western knowledge systems through more global pedagogies (De Lissevoy 2010; Nakata 2012). Little work, however, considers the role of improvisation in decolonizing the institution. In this essay, I examine the role of intercultural improvisation as a critical decolonial pedagogy and practice within the neoliberal university through an auto-ethnographic reading of my experience as performer in the ImprovisAsians! 2017 Festival. Hosted by Asian Improv ARts, a pan-Asian musical collective dedicated to Asian American activism and community building, this week-long festival brought together artist-scholars of color for a series of collaborative performances and discussions on the campus of San Francisco State University, the generative site of the 1968 Third World Liberation Front Strikes (TWLF). Almost fifty years later, this institutional space was my entry point into what Asian Improv artists Francis Wong and Hafez Modirzadeh describe as their “sound come-unity,” an ethical collective built and sustained through musical sound. Following George Lewis’ call for an improvisational pedagogy as critical methodology (2008), I explore the musical intimacies and listening strategies of this particular “sound community” within the context of discourses on academic diversity and inclusion. I argue that intercultural improvisation serves as a site of fugitive planning and collaborative study with the potential to decolonize institutional epistemologies.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,032 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».