Notice bibliographique
Résumé
Long before the official Apology by Canadian Prime Minister Stephen Harper to the victims of the residential schools system, the previous Canadian Government had handed over $350 million compensation for those Aboriginal people who suffered abuse as wards of the state. This was wisely invested into culturally significant initiatives such as talking circles, language revitalisation, digital storytelling and other projects. Such arts initiatives are not only for the good of those individuals that endured horrific treatment under the government, church and the dominant mainstream population, but their descendants, families and tribes, along with the wider community. This is a suitable model for Australia to follow in attempting to address the impact of the horrendous wrongs of the past on an individual and collective level, perhaps allowing us all to move forward with a healthier mindset. However, we wait for that type of meaningful ‘money where your mouth is’ gesture of commitment from the Australian Government in retrospect. Meanwhile at the community level, some artists from around Australia are proactively making headway into maintaining what I like to call the ‘Healing Arts’, highlighting the processes and issues regarding the wellbeing of Aboriginal people and also the inter-relatedness of others. The Healing Arts have the expressive potential for us as a multitude of Aboriginal cultures to enable and effect change for ourselves, while also participating in the mainstream social constructs known as ‘health’, ‘culture’ and ‘the arts’. Some of those leading the way in both ancient and newer forms of Aboriginal expression are Gulumbu Yunupingu, Emma Donovan and myself.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,056 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».