Community-engaged Learning (CEL): Integrating Anthropological Discourse with Indigenous Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
The Indigenous Action Group (IAG) is an alliance of solidarity between Indigenous and settler faculty at the University of Toronto Mississauga with the Mississaugas of the Credit First Nation (MCFN), whose Treaty lands the campus is located on. This partnership of responsibility supports the MCFN goals of truth (through public knowledge and recognition of their history), and reconciliation (through the support and equitable sustenance of Indigenous pedagogy, knowledge systems, and research methodologies in educational institutions). The IAG has developed a Community-Engaged Learning (CEL) course to bring ontological pluralism to the Academy to legitimize Indigenous knowledges, epistemologies, and involve the placemaking of local Indigenous communities (Tuhiwah Smith, 2012). This second year undergraduate course entitled “Anthropology and Indigenous Peoples of Turtle Island (in Canada)” was developed and implemented by the Indigenous Action Group to prioritize first person voices from the local Indigenous community. We are hoping this diverse educational model will change the discourse in anthropology courses to begin a collective understanding of ongoing power imbalances and oppression in education from colonial mechanisms.
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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 | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,046 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».