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Enregistrement W3007754381 · doi:10.1111/cag.12602

To what extent can online mapping be decolonial? A journey throughout Indigenous cartography in Canada

2020· article· en· W3007754381 sur OpenAlexafffundvenueabout
Thomas J. McGurk, Sébastien Caquard

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousSketchStorytellingDigital storytellingGeographyCartographyDigital mappingVisual artsWorld Wide WebNarrativeArtComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we describe and reflect upon our journey through Indigenous online mapping in Canada. This journey has been planned according to an academic goal: assessing the potential of online cartography for decolonial purposes. To reach this goal, we have followed methodological directions provided by Indigenous scholar Linda Tuhiwai Smith to review 18 Indigenous web‐mapping sites across Canada. Supported by a series of ten interviews, this content analysis enabled us to sketch some of the contours of contemporary Indigenous cartography. On one hand, Indigenous communities largely control the data that are shared on these websites. They also partially control the way these data are represented through the mobilization of digital storytelling technologies that are better aligned with Indigenous ways of envisioning relationships to places than conventional maps. On the other hand, they do not have much control over the technological aspects of these projects, for which they remain heavily dependent on non‐Indigenous partners. Throughout this journey, we noticed that women's voices remained marginal in most of these mapping projects, but we also identified evidence supporting the idea that these voices are starting to play a vital role in the on‐going effort of decolonizing mapping processes .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,019
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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