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Enregistrement W2566697667 · doi:10.3138/jcs.2016.50.1.36

Listening to Writing: Performativity in Strategies Developed by Learning from Indigenous Yukon Discourse, 1968–84

2016· article· en· W2566697667 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Lynette Hunter

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformative utteranceIndigenousPerformativityPoliticsActive listeningSociologyContext (archaeology)State (computer science)Value (mathematics)AestheticsAnthropologyGender studiesPedagogyLinguisticsHistoryLawPolitical scienceArchaeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The central two stories about anthropologist Julie Cruikshank and community-worker-turned-consultant John Hoyt tell of culturally “Western” people, who are chosen by Native peoples in the Yukon Territory to work on the writing of political stories during the period from 1968 to 1984. This historical period, coming only eight years after Native peoples had been declared “persons,” required a rethinking of the communicative and performative strategies previously assumed by non-Native interlocutors. Each writer had to learn to listen differently, generating in their writing not the concepts of the other at the heart of assumptive logics in the anthropological and Western political discourse of the time, but alterior and not-said values that live alongside what Peter Kulchyski calls a “certain kind of writing that is the state.” Each writer does this differently, addressing in Cruikshank’s case the collaborative work of alongside values emerging into socio-cultural discourse, and in Hoyt’s case the collaborative work of setting alongside values in a context that claims value within state politics. Learning about listening to alterior lives is a key skill that has to be relearned by each generation not as predictive strategies but as ways of becoming and ways of knowing.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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