MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2973957465 · doi:10.11575/prism/37090

Walking Alongside: Poetic Inquiry into Allies of Indigenous Peoples in Canada

2019· dissertation· en· W2973957465 sur OpenAlexaboutno aff
Joan Garbutt

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPoetryPolitical scienceEnvironmental ethicsAnthropologyGender studiesGeographySociologyLiteratureArtPhilosophyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative arts-based study made use of poetic inquiry to analyze and represent the stories of non-Indigenous people recognized as allies of Indigenous peoples in Canada. I adopted a theoretical foundation in critical realism, focusing on the role of agency in the emergent realities of the participants’ ally work (Archer, 2002). I grounded the study in literatures that drew from multiple Indigenous perspectives on teaching, learning and knowledge; social justice education and awareness; and postcolonial theory and decolonization. Thematically, the areas of ally experience that interested me most were their actions, emotions, and how they related to others in the spaces they occupied. Using the ally interview transcripts as raw data, I created found poems that reflected those themes. Constructing the poems while engaging in analysis led me to attempt to decolonize language and names. Hence, I made use of a disruptive strategy to bring attention to the extent to which language reflects colonization. In the final chapter of the dissertation, I outlined implications for adult education theory and practice as suggested by the study. In addition, I made suggestions for actions that allies-in-the-making may take up and directions for future study.

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)0,012
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0520,036
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePRISM (University of Calgary)Même sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207