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Enregistrement W2787330909 · doi:10.33137/ijidi.v2i1/2.32212

Indigenous initiatives and information studies: Unlearning in the classroom

2018· article· en· W2787330909 sur OpenAlexaff
Lisa P. Nathan, Amy Perreault

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Information Diversity & Inclusion (IJIDI) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipOppressionIndigenousConversationDiversity (politics)Futures contractSociologyIndigenous educationRacismPedagogyRelation (database)Public relationsPolitical scienceGender studiesPoliticsAnthropologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a classroom-grounded inquiry into Library, Archival, and Information Studies (LAIS) engagement with Indigenous initiatives and issues. We review select diversity-oriented scholarship framed by our interest in LAIS pedagogy. We recognize incisive scholars who have identified pervasive racism and oppression within LAIS, called for change, and envisioned better futures. We contribute to this conversation through reflecting on our attempts to question professional norms in a LAIS classroom, specifically in relation to engagement with Indigenous initiatives. We share our experiences as educators, what we tried, what failed, what we think worked, and why. The paper concludes with our aspirations for diversity initiatives across LAIS education.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0230,055
Communication savante0,0210,019
Science ouverte0,0020,030
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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