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Enregistrement W2809613935 · doi:10.15353/cfs-rcea.v5i2.323

From bitter to sweet: Continuing the conversation on Indigenous food sovereignty through sharing stories, engaging communities, and embracing culture

2018· article· en· W2809613935 sur OpenAlexaffvenue
Kelly Skinner, Tabitha Robin, Jaime Cidro, Kristin Burnett

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of WinnipegUniversity of ManitobaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousConversationFood sovereigntySovereigntyColonialismIndigenous cultureSociologyPolitical scienceEnvironmental ethicsMedia studiesGeographyFood securityLawCommunicationEcologyPoliticsAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The desire to undertake a special issue on Indigenous Food arose during a conversation that took place between the co-editors following a panel on the same topic at the annual conference of the Native American Indigenous Studies Association in 2015. The panel contained a mixture of conversations that focused on the meanings and relationships of Indigenous peoples with land and food; the efforts and importance of re-knowing and re-defining those relationships through stories centred around community and family; and the ways in which settler colonialism operates to undermine Indigenous food sovereignty at both the structural and epistemological levels.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0750,083
Communication savante0,0210,022
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0090,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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