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Enregistrement W2785170665 · doi:10.22215/etd/2014-10599

Healing Heritage: New Approaches to Commemorating Canada’s Indian Residential School System

2014· dissertation· en· W2785170665 sur OpenAlexafffundabout
Trina Cooper-Bolam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensCarleton UniversityCanadiana.org
Organismes subventionnairesAboriginal Affairs and Northern Development Canada
Mots-clésForgettingCultural heritageCultural heritage managementBridging (networking)Context (archaeology)Political scienceCommissionState (computer science)GenocideIndustrial heritageCollective memoryResistance (ecology)HistorySociologyEnvironmental ethicsPublic administrationArchaeologyLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In anticipation of the Final Report of the Truth and Reconciliation Commission of Canada, this thesis examines Canada's federal place-based heritage infrastructure and critiques the policy and practice of the Historic Sites and Monuments Board of Canada (HSMBC) relative to its engagements with the history of Indian residential schools (IRS) and difficult heritage in general.Interpreting IRS Survivor-led commemoration and heritage practices as healing and decolonizing, and drawing on art-as-resistance and social activism-oriented models of commemoration and counter-commemoration, I examine alternative approaches to collective remembering and forgetting within the context of genocide, atrocity, and historic trauma.I argue for a needed shift from dominant heritage paradigms that bind heritage with conservation, to emergent approaches that recognize heritage as a healing practice.In conclusion, I present a series of recommendations to move toward bridging the gap between state practices of heritage, and the needs of Survivors and other IRS stakeholders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0550,051
Communication savante0,0210,006
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,084 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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