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Enregistrement W2901200530 · doi:10.15367/kf.v5i2.214

Reconciliation and Environmental Racism in Mi’kma’ki

2018· article· en· W2901200530 sur OpenAlexaboutno aff
Dorene Bernard

Notice bibliographique

RevueKalfou A Journal of Comparative and Relational Ethnic Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCambodian History and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousDeclarationHuman rightsRacismPolitical scienceFriendshipLawAction (physics)Environmental ethicsSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been more talk but not enough action on reconciliation since the Truth and Reconciliation Commission (TRC) released its final report in 2015 containing ninety-four calls to action (Truth and Reconciliation Canada 2015). Indigenous people have not experienced the reconciliation intended in the actions that Canada has agreed to implement. Indigenous people and all Canadians need to hold Canada accountable to these actions for true reconciliation to manifest in Canadian society. The TRC calls to action and the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP) hold particular meaning and hope for me, as a survivor of Indian Residential Schools (IRS), and many other survivors who have gone through the TRC process. Truth is the first step toward reconciliation; understanding is the second step, and remediation is the third. Water is sacred. Protecting the water and asserting our rights in the Peace and Friendship Treaties are my responsibilities as a Mi’kmaw woman and rights holder. They are also an integral aspect of my healing journey. When I acknowledge Canadians’ habitation on the unceded lands of the Mi’kmaq, I mean that acknowledgment from the core of my spirit, the spirit of my ancestors, and my future generations. I am living that acknowledgment.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0380,038
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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