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Enregistrement W3030431868 · doi:10.29173/pathfinder18

Disrupting Literature: Facilitating Indigenous Book Clubs

2020· article· en· W3030431868 sur OpenAlexaffvenue
Deniz Ozgan, Emily Kroeker

Notice bibliographique

RevuePathfinder A Canadian Journal for Information Science Students and Early Career Professionals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousClubGeneral partnershipPresentation (obstetrics)FavouriteBest practiceMandatePoliticsSpace (punctuation)SociologyPublic relationsPolitical scienceMedia studiesComputer scienceLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Book clubs are typically spaces in which individuals can discuss their favourite young adult novel or interrogate controversial topics from best-selling non-fiction. At the same time, book clubs, and the literature read within, can also be used as tools of assimilation used to push political and social agendas. But what if the same book clubs that promote assimilation and conformity, privileging some literatures and forms above others, could be used as spaces to create new communities that celebrate other literatures? Book clubs can be a potential space for the discussion of lesser-known and suppressed Indigenous literatures while creating communities. However, facilitating Indigenous book clubs requires conscious planning and preparation to ensure that the book clubs engage with Indigenous literatures in an appropriate way. Additionally, facilitators, depending on the mandate, need to be in partnership with Indigenous communities to ensure that book clubs are the right program to incorporate. As such, this presentation will provide best practices for facilitating Indigenous book clubs, including topics such as determining book club mandates, selecting literatures, interpreting Indigenous texts, and creating respectful environments.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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