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Enregistrement W2618141712 · doi:10.5539/jsd.v10n3p55

Decolonizing Knowledge to Eradicate Poverty

2017· article· en· W2618141712 sur OpenAlexvenueno aff
María Evelinda Santiago Jiménez

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyAlliancePaternalismGrievanceCulture of povertyDecolonizationSociologyPower (physics)Order (exchange)Environmental ethicsEpistemologyEconomic growthPolitical scienceBasic needsBusinessEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poverty studies need to be carried out in new ways since the established ones have not had the support to catalyze policies that eradicate it. So it is, that has increased the number of poor. The objective of this essay proposes a different manner of generating knowledge about poverty. Here it is established that, instead of observing deficiencies, we look at potentialities that support the generation of transdisciplinary alternatives to reconstruct life projects. This document presents a reflective analysis - method used - on the concept of the decolonization of power with the objective of justifying the urgency on the decolonization of the academic knowledge that is cultivated on the poverty. It is considered the need to include the thinking of the poor about how they look at themselves and how they manage to "bullfight" the uncertainty and the social and ecological complexity in which they live. But not to create charity, or paternalistic projects, but so that this procedure is taken as potentialities. Finally, this paper proposes that theory and practice shall be built on an alliance of - erudite and daily knowledge - to form knowledge-generating chains. In order to create solutions "handcrafted, born of a strong sense of community: intercultural and interdisciplinary - based on the pluri-diverse and the multi-universe. This would trigger a new look on poverty, remove adverse labels to place potentialities, strengths and hopes of all those individuals who have survived the grievance and adversity that the one-dimensional vision has imposed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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