The How of Doing Decoloniality in Social Work: Indigenous and Antioppressive Yarning
Notice bibliographique
Résumé
This article draws on yarning (reciprocal Indigenous storytelling) with 15 Aboriginal and Torres Strait Islander social service providers to explore the question of how we can support change in decoloniality and antioppressive practice in social work. The methodology foregrounds the voices and world views of Indigenous people in order to disrupt Western thought and to dialogue with and extend antioppressive social work theory, knowledge, and practice. The yarning (qualitative) data were collected in five agencies providing Indigenous social services in close conjunction with Indigenous communities, and produced three strong themes: neo-liberalism and funding challenges; working from a new model; and nurturing and sustaining long-term relationships. The findings present recommendations for decoloniality including decentring Western foundational concepts and practices; providing space for cultural practice(s); Indigenous yarning or the cocreation of new narratives; centring Indigenous ways of knowing, being and doing (cultural safety and cultural humility); collective and individual critical reflexivity; visioning for all; and connection to Country. The article ends with further reflections on Indigenous resilience and healing, reclaiming sovereignty, and nurturing resistance.IMPLICATIONSNeo-liberal funding policies slow and disrupt decolonising efforts in social service organisations.Decolonisation of social service practices and policies involves patient, long-term relationship building and close attention to ongoing flexible and respectful collaboration with Indigenous Peoples and communities at all levels.Critical reflexivity among frontline workers and across social service agencies can help maintain decolonising efforts and support new options for social work practice and policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».