Notice bibliographique
Résumé
The academy’s ignorance about and resultant bias against Indigenous Americans, their histories, cultures, legal status, and present circumstances have consequences impacting people ranging from American Supreme Court Justices to soccer players. Too often these consequences create disastrous results for First Nations people as well as for the greater society. To address this nescience, university personnel should include Indigenous American studies in their curricula; English professors should teach works by First Nations and American Indian people; and humanities departments should offer Native art and music courses on a permanent basis. Universities should actively recruit, hire, and properly mentor Native students and faculty members. Faculty should engage themselves with student follow-ups and job placements. Professors, editors, and critics should read Native papers and publications from Indigenous perspectives, not Western ones. Students and tribes can also do their part to end academic racism: Indigenous scholars by organizing themselves into associations promoting information exchange and support, and tribal leaders by conscientiously buttressing their members’ progress through financial and political assistance.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».