Notice bibliographique
Résumé
As a way to consider the possibility of decolonizing discourses of diaspora, the central question posed in this paper asks not only where do people of the diaspora come from. In North America, nations have been superimposed on Indigenous lands and peoples through colonization and domination. Taking this relation seriously in the context of discourses of race, Indigeneity and diaspora within university classrooms interrupts business as usual and promises a richer analysis of one particular similiarity amongst diasporic, as well as settler, groups in North America with possible implications beyond this context. In short, the author asks each reader to respond to the question, “Whose traditional land are you on?” as a step in the long process of decolonizing our countries and our lives. While part of the focus for this paper is on theorizing diaspora, there are obvious implications for all people living in a colonized country. Drawing primarily on three pedagogical strategies and events arising from them, the author takes up some of the possibilities for theory-building that they suggest. Reflections on courses taught, student feedback and texts from Toni Morrison’s to James Clifford’s “Indigenous Articulations” ground the discussion.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,011 | 0,041 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».