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Enregistrement W3097243726 · doi:10.1111/cag.12659

Indigenous learning on Turtle Island: A review of the literature on land‐based learning

2020· review· en· W3097243726 sur OpenAlexaffvenue
Andrea Bowra, Angela Mashford‐Pringle, Blake Poland

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousColonialismEnvironmental ethicsDecolonizationIndigenous educationTraditional knowledgeGeographySociologyEthnologyEcologyPolitical scienceArchaeologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land has played an integral role in Indigenous education since time immemorial. In Indigenous ways of knowing and being in the world, land is the basis of all life and therefore the foundation for all cultural and traditional teachings. Learning takes place in cooperation with the rhythms of everyday life, including land‐based activities such as hunting and gathering. This form of education is in contrast with western systems that continue to perpetuate colonialism through the erasure of Indigenous lives, cultures, and knowledge. The authors of this paper explore the meaning of land‐based learning, wise practices for its facilitation, and the barriers impeding the widespread practice of land‐based learning. The findings of this review have important implications for the revitalization and perpetuation of Indigenous knowledge, in an Indigenous way, among future generations. Land‐based learning, in its authentic form, is a powerful tool in the continuing process of decolonization. In being on the land, Indigenous and non‐Indigenous peoples are able to come together and draw strength from their ancestors, relationships, and histories in order to heal and transcend the trauma caused by past and present colonial 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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