More Than a Checklist: Meaningful Indigenous Inclusion in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1970s there has been increased focus by institutions, government, and Indigenous nations on improving Aboriginal peoples participation and success in Canadian higher education; however disparity continues to be evident in national statistics of educational attainment, social determinants of health, and socio-economic status of Aboriginal compared to non-Aboriginal Canadians. For instance, post-secondary attainment for Aboriginal peoples is still only 8% compared to 20% of the rest of Canada (Statistics Canada, 2008, 2013). A challenge within higher education has been creating the space within predominately Euro-Western defined and ascribed structures, academic disciplines, policies, and practices to create meaningful spaces for Indigenous peoples. Indigenization is a movement centering Indigenous knowledges and ways of being within the academy, in essence transforming institutional initiatives, such as policy, curricular and co-curricular programs, and practices to support Indigenous success and empowerment. Drawing on research projects that span the last 10 years, this article celebrates the pockets of success within institutions and identifies areas of challenge to Indigenization that moves away from the tokenized checklist response, that merely tolerates Indigenous knowledge(s), to one where Indigenous knowledge(s) are embraced as part of the institutional fabric.
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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 | 0,039 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».