Enacting Kaitiakitanga: Challenges and Complexities in the Governance and Ownership of Rongoā Research Information
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the tensions one research team has faced in securing appropriate governance or stewardship (which we refer to as kaitiakitanga) of research data. Whilst ethical and regulatory frameworks exist which provide a minimum standard for researchers to meet when working with Māori, what our experience has highlighted is there is currently a “governance” gap in terms of who should hold stewardship of research data collected from Māori individuals or collectives. In the case of a project undertaken in the traditional healing space, the organisation best placed to fulfil this governance role receives no funding or support to take on such a responsibility; consequently by default, this role is being borne by the research team until such time as capacity can be built and adequate resourcing secured. In addition, we have realised that the tensions played out in this research project have implications for the broader issue of how we protect traditional knowledge in a modern intellectual property law context, and once again how we adequately support those, often community-based organisations, who work at the interface between Indigenous knowledge and the Western 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 | 0,080 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,034 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».