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Enregistrement W2805207772 · doi:10.1177/1609406918770485

What Does Being a Settler Ally in Research Mean? A Graduate Students Experience Learning From and Working Within Indigenous Research Paradigms

2018· article· en· W2805207772 sur OpenAlexafffundabout
Kathy Snow

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousNegotiationReciprocity (cultural anthropology)NarrativeSociologyRelevance (law)Public relationsPolitical scienceEnvironmental ethicsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research with Indigenous peoples is fraught with complexity and misunderstandings. The complexity of negotiating historical and current issues as well as the misunderstandings about what the issues really mean for individuals and communities can cause non-Indigenous researchers to shy away from working with Indigenous groups. In conducting research for my doctoral dissertation, I was a novice researcher faced with negotiating two very different sets of social contracts: the Western Canadian university’s and my Indigenous participants’. Through narrative inquiry of my experience, this article explores issues of ethics, institutional expectations, and community relationships. Guided by Kirkness and Barnhardt’s “Four R’s” framework of respect, relevance, reciprocity, and responsibility, I aimed to meet the needs of both the groups, but it was not without challenges. What do you do when needs collide? This article shares my process of negotiating the research, the decisions made, and how I came to understand my role in the process as a Settler Ally. It closes with some implications for other researchers who are considering their own roles as Settler Allies.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0330,072
Communication savante0,0220,016
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0090,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,730
Tête enseignante GPT0,704
Écart entre enseignants0,026 · 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.

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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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