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Enregistrement W3112394909 · doi:10.23962/10539/30360

Indigenous Peoples, Data Sovereignty and Self-Determination: Current Realities and Imperatives

2020· article· en· W3112394909 sur OpenAlexafffundabout
Chidi Oguamanam

Notice bibliographique

RevueThe African Journal of Information and Communication (AJIC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Cape TownAmerican University in CairoInternational Development Research CentreUniversity of JohannesburgUniversity of Ottawa
Mots-clésIndigenousSovereigntyPolitical scienceState (computer science)Corporate governanceIndigenous rightsMovement (music)Political economySociologyLawHuman rightsPoliticsEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the current state and dynamics of the global Indigenous data sovereignty movement-the movement pressing for Indigenous peoples to have full control over the collection and governance of data relating to their lived realities. The article outlines the movement's place within the broader push for Indigenous self-determination; examines its links to big data, open data, intellectual property rights, and access and benefit-sharing; details a pioneering assertion of data sovereignty by Canada's First Nations; outlines relevant UN and international civil society processes; and examines the nascent movement in Africa. The study identifies a fundamental tension between the objectives of Indigenous data sovereignty and those of the open data movement, which does not directly cater for Indigenous peoples' full control over their data. The study also identifies the need for African Indigenous peoples to become more fully integrated into the global Indigenous data sovereignty movement.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,050
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations52
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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