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Enregistrement W2997804991 · doi:10.11575/prism/37394

Creating Space for Indigenous Research in Canadian Counselling Psychology Graduate Programs

2019· article· en· W2997804991 sur OpenAlexaboutno aff
Katrina Smeja, Cheryl Melissa Inkster, Alanaise Goodwill, Sharalyn Jordan

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSpace (punctuation)Graduate studentsPsychologySociologyMedical educationEngineering ethicsPedagogyPublic relationsPolitical scienceMedicineComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article builds off the symposium presentation entitled “Decolonizing Canadian Counselling Psychology: Creating Space for Indigenous Scholarship” which was delivered by the authors at the 2018 Canadian Counselling Psychology Conference. The symposium presented Ms. Inkster and Ms. Smeja’s respective Master’s research projects, while Dr. Jordan and Dr. Goodwill shared their supervisory experiences overseeing research aimed at advocating for Indigenous communities. This paper expands on the individual presentation topics by discussing broader systemic issues and considerations relevant to making space for Indigenous scholarship within Canadian CP programs. Personal narratives are weaved throughout the paper, emphasizing challenges in academic environments, resilience and resistance strategies, as well as the important role of mentors in graduate students’ decision to pursue Indigenous Research Methods. Specific recommendations addressed to our field are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,539
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,069 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
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