The Aboriginal Mapping Network : a case study in the democratization of mapping
Notice bibliographique
Résumé
Land claims, increased control over natural resources and movement towards self-government demand that First Nations produce maps that bring local knowledge into planning and governance processes. For their mapping needs, First Nations are turning largely to geographic information systems (GIS), complex and expensive computer-based spatial database systems. They are, however, developing their technical skills independently of each other, rarely experiencing the knowledge-sharing benefits characteristic of an integrated community. To address this problem, and to help build mapping capacities in general, the Aboriginal Mapping Network was created by Ecotrust Canada, an environmental non-governmental organization, and several First Nations. Using the medium of the World Wide Web, the Network seeks to create linkages between First Nations mappers and to provide a space for the sharing of knowledge. This thesis uses a formative program evaluation framework to assess the strengths, weaknesses and potential of the nascent Network. The evaluation draws on interviews with First Nations mappers and network developers. Conclusions are drawn on how effective the Network is in developing communications linkages and facilitating knowledge sharing, and how this might continue in the future. Concurrently, the Network is used as a case study in the democratization of mapping. Capacity building in GIS technology, it is argued, will allow First Nations to produce unconventional maps that articulate local worldviews and perceptions of place. As embodiments of local knowledge, these maps will in turn be used in planning, negotiations and governance to empower First Nations on their own terms.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».