Crossing Many Boundaries in Creating Allies: Personal Encounters to Unfolding Science to Privilege Indigenous Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the challenges and experience of two faculty members (one Inuit, one White) as they seek to aid each other in fulfilling the institutional tenure track and program demands made upon them and as they seek to address how to engage teacher candidates in Indigenous knowledge and anti-racist education. There is discussion of practical action and resources for teaching anti-racism through privileging Indigenous knowledge and “unfolding” Eurocentric science, and of the ethical and philosophical challenges and what transpires in negotiating the individual and ethno-cultural difference of each faculty member through an Indigenous gaze (Ermine, 2007). ota masinahikanis masinahâmok tânisi e-ki-isi-âyimihocik oki niso ataskeskesak (peyak ayaskimow, peyak wâpiski-wiyâs) ekwa mina tânisi e-isi-wicihitocik oma kâ-masinahikehecik ekwa mina ohi kiskinwahamâkana tânisi ka-isi-kiskinwahamawâcik iyiniw-kiskihtamowin ekwa namoya ka-pakwâtitohk. mâmiskocikahtew tânisi ka-isi-atoskahtâkik oma namoya ta-pakwâtitohk âpacihtâtwawi kihci-iyiniw-kiskihtamowin ekwa mina ka-taswekinamihk moniyawipinikewin ekwa ta-kwe-miyo-wipinike mâka ka-ahkâm-mâmawi-atoskâtamihk poko soskwâc pakwâweyak ta-iyiniw-wâpahtekowisit.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,044 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».