Notice bibliographique
Résumé
In this article I provide a review of two connected events. The first is the conference "Prairie Perspectives on Indian Residential Schools, Truth and Reconciliation," which was held in June 2010 in Winnipeg, Manitoba. This conference was just one of many concurrent events taking place at the Truth and Reconciliation Commission of Canada's first national event. Specific themes and aspects of the conference are covered here. Secondly, I parallel my discussion of the conference to my experiences with the national event - experiences can be complex and do not happen in isolation from the broader context around them. Overall, I argue that while the conference and the national event made some meaningful contributions to ongoing dialogue about reconciliation in Canada, it is clear that understanding how to deal with and discuss the conflict that arises from discussions of residential school, "race relations," and reconciliation more broadly is an ongoing learning experience. I offer some recommendations concerning how conflict could be better dealt with at future conferences and national events. Reconciliation processes can be more effective if there is not only space for dissent but, most importantly, that mechanisms are in place for encouraging productive discussions about the conflict that arises and that will continue to arise.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».