Non-Indigenous Women Teaching Indigenous Education: A Duoethnographic Exploration of Untold Stories
Notice bibliographique
Résumé
Identifying as non-Indigenous, we are often left considering our positionality and identity inIndigenous education, how we have come to be invested in this area of research, and what we seeas our contribution. In conversation with one another, we realized we choose to share certainstories and not others about our experiences working in Indigenous education, but were lessfamiliar with why, after working in the field for a sustainable period of time, we felt the need tocensor our stories. What did we fear might happen if we divulged these ‘untold’ stories? Whatfollows is a duoethnographic inquiry that seeks to attend to this question. We have chosen todialogically document, analyze, and probe our experiences as teacher-educators in Indigenouseducation to unpack why we refrain from sharing certain experiences we have encountered sincebecoming involved in teacher education. By responding to this question through duoethnographicwriting we hope to broaden how we come to understand and extract meaning from our experiencesworking in the area of Indigenous education.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».