Rejecting the Colonial Politics of Recognition. Below the Radar podcast
Notice bibliographique
Résumé
Glen Coulthard is Yellowknives Dene and is an associate professor in the First Nations and Indigenous Studies Program and the Department of Political Science at the University of British Columbia. He is also the author of the acclaimed book Red Skin, White Masks: Rejecting the Colonial Politics of Recognition from University of Minnesota Press. On this special episode live from the Vancouver Podcast Festival, host Am Johal sits down with Glen to talk about who and what influences his work and research, the different projects he’s been involved in over the years, and what continues to inspire him to do the work he does.\nRead more about Red Skin, White Masks: Rejecting the Colonial Politics of Recognition here: www.upress.umn.edu/book-division/b…kin-white-masks\nRead more about The Fourth World here: www.upress.umn.edu/book-division/b…he-fourth-world\nYou can read more about Glen Coulthard on our blog post: sfuwce.org/glen-coulthard/\nThis episode was recorded live at the 2019 Vancouver Podcast Festival, and we’re grateful to them for their invitation to be part of their programming at the Vancouver Public Library. To learn more about the Vancouver Podcast Festival, please visit their website: www.vanpodfest.ca/
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».