K-Net Project. Preservación de los pueblos indígenas a través de las nuevas tecnologías
Notice bibliographique
Résumé
espanolEn diferentes paises se han desarrollado proyectos con la finalidad de llevar las nuevas tecnologias de la informacion y comunicacion (TIC) a todos los espacios y a todas las personas, incluso a aquellos lugares que por su situacion geografica resulta aun mas dificil. Este es el caso de las comunidades indigenas o primeras naciones.En este trabajo presento una aproximacion, desde mi vivencia, a las acciones que el proyecto Kuh-ke-nah-Net (K-Net) ha llevado a cabo en las comunidades indigenas del norte de Ontario, Canada para llevar apoyo en temas de salud, educacion, justicia, economia, a traves del uso de las TIC. EnglishDifferent countries have developed projects in order to bring sew information and communication technologies (ICTs) to all areas and all people, even those place that, by their geographical location, it is more difficult. This in the case of indigenous communities or First Nations.This paper presents an approach, from my experience, to the actions that the project Kuh-ke-nah-Net (K-Net) has brought in indigenous communities in northern Ontario, Canada, which has as an objective the support on health issues, education, justice, economy, through the use of ICTs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».