Understanding decolonial learning in the climate justice movement : a decolonial feminist autoethnography
Notice bibliographique
Résumé
In 2016 I took to the streets with thousands of others to march in opposition to the proposed Trans Mountain oil pipeline, a project intended to carry bitumen from the Alberta Tar Sands to the west coast of Canada. The pipeline has been met with sustained opposition from climate and environmental justice activists, as well as Indigenous communities fighting the project on the basis of Indigenous rights and sovereignty. Not long after becoming involved, I began to think about the social movement as a pedagogical space. As climate and environmental justice activists work with Indigenous communities in opposition to the fossil fuel industry, what are we learning? Specifically, what are activists and organizers learning about colonization and decolonization? Is decolonial learning taking place in Indigenous led opposition to the fossil fuel industry? If so, how? My research explores the decolonial learning that is taking place as climate justice activists work in solidarity with Indigenous communities. As a white, non-Indigenous woman, I used decolonial feminist theory to position myself in relation to the project. From this theoretical grounding, I relied on critical autoethnographic methods. The result is a critical autoethnographic story — a weaving of my own experience with the experiences of other activists and organizers as we learn to decolonize mind-spirit-body in and through social action with Indigenous communities. The narrative begins with an introduction to the movement and an invitation into a community where learning is taking place. It then explores decolonial learning — a process of unsettling ourselves in order to understand the historic and continued colonization of both Indigenous peoples and the Earth. Decolonial learning is a messy process of unlearning colonial habits of mind, body and spirit and replacing coloniality with new ways of thinking, feeling, being and doing. When we have begun to do the work of decolonial learning, we can better show up in decolonizing solidarity, a rich place to learn decolonial alternatives. Ultimately, this autoethnography tells the story of both my own and other activists’ experiences as we begin to unlearn coloniality, learn to imagine decolonial futures, and more importantly how to act toward them.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,037 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».