Notice bibliographique
Résumé
This paper explores some of the challenges associated with Indigenizing Canadian universities. Like Indigenous scholars elsewhere, we seek guidance on how to undertake university Indigenization, and failing to find other examples we have decided to share our experiences here. This case study describes one event (hosting a feast and round dance) which provoked institutional policy reforms. We identify the ways in which our struggle to reform policy was often hampered by epistemic ignorance (Kuokkanen, 2007). We also explan how we are coming to understand our responsiblities for also addressing epistemic ignorance at the same time as we are changing the organizations in which we work. oma masinahikanis kitâpahtamok ohi kâ-moniskâkocik kakwe-iyiniwastacik kihci-kiskinwahamâtowikamikohkwa. peyakwan oki iyiniwak kâ-atoskecik ekotowihk, kiskiyihtamok e-nohtepayihk awiyahk ta-nikânistahk. mistahi nanitonamohk tânisi ka-isi-nâkwaniyek mâka wiyawâw soskwâc âcimosowak oma e-isi-wâpahtâkik. Tâpiskoc oma peyak (e-kistipohk ekwa e-picicinihke) ekwa ki-tâwakiskamok ohi wiyasiwâcikanisa kakwe-miskotastâcik. ekota wâpahtamok poko kwayas kakwe takwastâcik wiyasiwâcikanisa ekosi nawâc ta-miyo-mâmawi-atoskewak.
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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 | 0,027 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,068 |
| Communication savante | 0,026 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| 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 ».