MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2994962470 · doi:10.3138/cjpe.67978

White Privilege and the Decolonization Work Needed in Evaluation to Support Indigenous Sovereignty and Self-Determination

2019· article· en· W2994962470 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kate McKegg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousWhite privilegeAotearoaPrivilege (computing)SovereigntyInjusticeSociologyColonialismWhite (mutation)Economic JusticeGender studiesDecolonizationLawEnvironmental ethicsPolitical scienceRacismPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This paper builds on a keynote paper presented at the 2018 Canadian Evaluation Society annual conference by Kate McKegg, a Pākehā, non-Indigenous evaluator from Aotearoa, New Zealand. Kate reflects on the concept and implications for Indigenous people of white privilege in colonized Western nations. She discusses some of the ways in which white privilege and its consequences play out in the field of evaluation, perpetuating colonial sentiments and practices that maintain and reinforce inequities and injustice and potentially threaten the social justice aspirations of the field. Kate argues that those with white privilege have much work to do, unpacking and understanding their privilege if they are to have any chance of playing a role in deconstructing and dismantling the power structures that hold colonizing systems in place. She suggests that for evaluators to be effective allies for Indigenous sovereignty and self-determination, they must undertake ideological, cultural, emotional, and constitutional work. This work will be tough and scary and is not for the faint hearted. But it is vital to unlocking the potential transformation that can come from just and peaceful relationships that affirm and validate Indigenous peoples' ways of knowing and being.

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)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0230,038
Communication savante0,0230,016
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Program EvaluationMême sujetEvaluation and Performance AssessmentTravaux en français237 207