Investigating complex-value-based community mine education strategies : a case study with the Tlicho community in the Wek’eezhii region Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This thesis attempts to define an effective model for developing educational programs related to mining for communities in an iterative manner that speaks to the needs and values of the community. The lessons learned provide direction on methods to replicate an effective education program for communities. The success of a process that was used to develop an education program in a mining context for a particular case has been evaluated. Reasons for why learning does or does not transpire for this case were explored. A case study of the Tlicho community in Canada’s Northwest Territories was conducted to investigate this query. A combination of theories, approaches, and methods were utilized in the development of the education program, the collection and interpretation of data, and the formation of key findings. The inquiry led to the following four key conclusions: 1) Knowledge and understanding are effectively acquired by situating information as primary experiences or through oral accounts by persons who have experienced. 2) The objects of learning for education programs must be valuable, useful, and meaningful to the intended learners. Each individual must be given the autonomy to decide what topics or concepts are appropriate for him or her. Thus, choice and flexibility must be built into the programs. The “I am going to teach you...” approach to education is less superior than a humble humanistic approach to education. 3) The process to develop programs should involve cycles of action and reflection, input from the intended learners, and repetition. 4) Assimilation of information occurs through the experience of knowledge that is presented in culturally based frames informed by particular stories, experiences, teachers, places, values, histories, and materials. These conclusions provide some insight on how governments and mining companies can and should engage with communities to learn. Enhanced knowledge and understanding through learning by communities, governments, and mining companies, strengthen relationships and agreements. When everybody’s knowledge and understanding improves, better decisions can be made.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».