MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412901909 · doi:10.1080/09518398.2025.2539386

From voice to action: toward participatory action research in anti-racism education in Canada

2025· article· en· W4412901909 sur OpenAlexafffundabout
Jingzhou Liu, Sameer Nizamuddin, Sinela Jurkova, Shibao Guo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Studies in Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesImmigration, Refugees and Citizenship Canada
Mots-clésParticipatory action researchAction (physics)RacismSociologyCitizen journalismAction researchPedagogyGender studiesPolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the transformative role of voice within participatory action research (PAR) as both a narrative and analytical tool for addressing systemic racism. PAR fosters critical engagement, reflexivity, and collaborative knowledge creation by amplifying marginalized voices to challenge entrenched power structures. This research investigates how the voice-giving methodology informs our anti-racism education program design, connecting personal narratives with structural critiques to expose and disrupt racial inequities. Utilizing Critical Race Theory (CRT) alongside PAR, our study integrates reflective and action-oriented approaches to examine intersectional dimensions of racism while fostering community-based collaboration. Findings emphasize PAR’s participatory, collective, and actionable impacts in anti-racism education, demonstrating how it transforms lived experiences into actionable insights. This approach enhances program design by grounding anti-racism efforts in inclusive, contextually relevant frameworks that empower participants, promote meaningful dialogue, and facilitate enduring social change across individual, institutional, and societal levels, advancing equity and justice-focused outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,551
Tête enseignante GPT0,707
Écart entre enseignants0,156 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Qualitative Studies in EducationMême sujetCritical Race Theory in EducationTravaux en français237 207