Antiviolence and Marginalized Communities: Knowledge Creation, Community Mobilization, and Social Justice through a Participatory Archiving Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Digital Archives and Marginalized Communities Project (DAMC), at the University of Manitoba, is an interdisciplinary collaboration to design and develop three separate but related digital archives using a participatory archiving approach with stakeholder community groups. Working titles for these collections are the Missing and Murdered Indigenous Women Database (MMIWD), the Sex Work Database (SWD), and the Post-Apology Residential School Database (PARSD). This article discusses research and development from the project’s inception in 2012 through the end of 2014, reflecting on the practical and theoretical considerations that arise for researchers and practitioners in the information science professions as a result of engaging with anticolonial and antiviolence feminist methodologies. These methodological perspectives place the experiences and knowledge of Indigenous and sex worker communities at the center of decolonizing processes, foregrounding the need for archival processes that not only captures but also uses these knowledge(s) as the organizational scaffolding upon which to build socially just and representative archives for specific marginalized communities. Using examples drawn from all three archives, this article demonstrates how the goals, intentions, and knowledges of marginalized communities might be built into digital archives projects through a participatory archiving approach. This discussion is followed by an examination of how fostering and maintaining respectful relationships between all members involved with DAMC collaborations is fundamentally connected to both participatory archiving processes and broader social justice objectives.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle