Highlighting the potential of peer-led workshops in training early-career researchers for conducting research with Indigenous communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For decades, Indigenous voices have called for more collaborative and inclusive research practices. Interest in community-collaborative research is consequently growing among university-based researchers in Canada. However, many researchers receive little formal training on how to collaboratively conduct research with Indigenous communities. This is particularly problematic for early-career researchers (ECRs) whose fieldwork often involves interacting with communities. To address this lack of training, two peer-led workshops for Canadian ECRs were organized in 2016 and 2017 with the following objectives: ( i) to cultivate awareness about Indigenous cultures, histories, and languages; ( ii) to promote sharing of Indigenous and non-Indigenous ways of knowing; and ( iii) to foster approaches and explore tools for conducting community-collaborative research. Here we present these peer-led Intercultural Indigenous Workshops and discuss workshop outcomes according to five themes: scope and interdisciplinarity, Indigenous representation, workshop environment, skillful moderation, and workshop outcomes. Although workshops cannot replace the invaluable experience gained through working directly with Indigenous communities, we show that peer-led workshops can be an effective way for ECRs to develop key skills for conducting meaningful collaborative research. Peer-led workshops are therefore an important but insufficient step toward more inclusive research paradigms in Canada.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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