Bayanihan during the COVID-19 pandemic: Grounding in community organizing and social movement praxis toward transformative social work
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes ways to transition toward transformative social work by drawing from the historical, social, political, and economic contexts of Filipino migrant workers and their organizing praxis during and beyond the COVID-19 pandemic. This paper provides an overview of how the inequitable impacts on migrant and racialized populations by systems shaped around neoliberalism and racial capitalism only intensified the vulnerable conditions that Filipino migrants faced during the COVID-19 pandemic in Canada. Mutual aid networks burgeoned as a response to systemic failures and the need for communities themselves to provide basic needs, combat isolation, and advocate for systemic change. These networks build from existing forms of solidarity and support that communities often excluded from dominant discourses already have in place. These communities continually revitalize forms of collective action through cultural and local knowledge systems and histories of resistance, such as the Filipino notion of Bayanihan. The authors critically reflect on their participation in two mutual aid and community organizing initiatives during the COVID-19 pandemic drawing from Filipino epistemologies of Bayanihan and research on mutual aid, critical social work, community organizing, and social movements. Through these reflections, the authors unveil some of the practices and epistemological orientations that may help guide the profession toward its transformation by learning from community organizing and social movement praxis.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,070 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».