Reconciling with Minoaywin: First Nations Elders’ Advice to Promote Healing from Forced Displacement
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ En 2011, dans la région d’Interlake, au Manitoba, une inondation provoquée par l’homme a déplacé 17 communautés des Premières nations ayant de profonds liens ancestraux avec leurs terres. L’inondation et les déplacements forcés ont eu des effets dévastateurs dans ces communautés, incluant des morts prématurées, l’aggravation de maladies chroniques, la dépression et la solitude. En 2015, une réunion des aînés des Premières nations a rassemblé 200 personnes à Winnipeg pour discuter des moyens de se remettre des inondations provoquées. Une approche qualitative et un cadre participatif ont été utilisés pour documenter les perspectives des aînés. Vingt-trois aînés ont participé à des entrevues semi-dirigées en ojibwé et en anglais, enregistrées sur vidéo. Les discussions en petits groupes ont été documentées et transcrites en verbatim. Les recommandations des aînés sur la réconciliation avec le minoayawin (bien-être) ont été partagées par le biais d’un livret de guérison et d’un site Web. Les aînés ont partagé leurs réflexions sur le besoin de guérison de leurs peuples et de leurs communautés et ont proposé les stratégies suivantes pour aller de l’avant : pardonner, rester unis, promouvoir l’autodétermination, retrouver leur identité culturelle, et se rapprocher de la terre.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».