New perspectives on healing collective trauma: towards social justice and communal well-being
Notice bibliographique
Résumé
This book examines how historical injustices, especially enslavement, colonialism, and systemic racism, continue to impact societies today. Drawing on global case studies, from the legacies of transatlantic slavery and colonialism in the Americas, to indigenous experiences of reconciliation in Canada, racial healing initiatives in the US, and community intergenerational dialogues in Africa, it explores how past traumas are transmitted across generations, shaping contemporary inequalities. The authors argue that addressing these enduring harms requires collective healing, involving processes of acknowledging the wounds, truth-telling, reparations, reconciliation, and inclusive dialogue across diverse generations and communities. Innovative frameworks presented include “Emotional Justice”, which emphasises relational well-being and narrative transformation, and “intergenerational dialogue and inquiry” that re-affirms human dignity and restores traditional wisdom and communal resilience. The book also introduces ideas of "healing architecture" and “politics of dignity’ that outlines structural features of just society, showing how institutions and can be intentionally designed to respect equal intrinsic value of all persons, nurture social justice, and foster collective well-being. Gathering interdisciplinary perspectives and renowned global scholars in one volume, the book offers practical strategies and hopeful narratives that demonstrate how societies can move from entrenched division towards communal healing and shared flourishing. It is an essential resource for anyone interested in creating more just, empathetic, and inclusive societies in our increasingly interconnected world.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,062 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».