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Enregistrement W1905864744 · doi:10.1002/bult.2014.1720400511

Indigenous knowledge in a post‐apology era: Steps toward healing and bridge building

2014· article· en· W1905864744 sur OpenAlexaffabout
J. J. Ghaddar, Nadia Caidi

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Association for Information Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAotearoaIndigenousOutreachSociologyRepresentation (politics)Library scienceSubject (documents)Traditional knowledgePolitical scienceLawPoliticsGender studiesComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract EDITOR'S SUMMARY An important aspect of ASIS&T's international outreach is service to indigenous populations, a need that has received greater recognition since Canadian Prime Minister Stephen Harper's public apology in 2008 for past disruption of Native families. The emerging field of indigenous librarianship can contribute significantly to the process of reconciliation in Canada and other countries with similar colonial legacies. Indigenous librarianship requires reconsidering the organization, classification and representation of library materials from a perspective free of culture‐ and language‐based assumptions. Key themes in indigenous librarianship include removing barriers to access, providing culturally relevant materials and services and departing from widely used knowledge organization systems such as the Dewey Decimal System to create classifications that reflect the Native worldview and epistemology. Successful examples include Australia's Pathways thesaurus project, the Māori Subject Headings from Aotearoa/New Zealand and the British Columbia First Nations Names Authority. Increased involvement by Indigenous people in information studies will enhance accurate representation of their cultures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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