Enacting Truth and Reconciliation Through Community-University Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Truth and reconciliation efforts around the world demonstrate distinctive cultural approaches, motivations, and outcomes. Utilizing four international cases of truth and reconciliation in Canada, South Africa, Germany and South Korea, we first establish common processes in national or macro-level truth and reconciliation as a result of past atrocities. In the U.S., 4000+ documented racial terror lynchings took place between the years 1870-1950. In the absence of a national truth and reconciliation commission for racial terror lynchings in the U.S., we developed and applied a micro-level model and practices outlined by the Equal Justice Initiative to advance truth and reconciliation at the grassroots level, fueled by community-university partnerships. In this paper we detail components of our community-university partnership model that might allow communities across the United States to advance grassroots efforts in their own local context. We note that truth and reconciliation is an ongoing process that includes both macro (national) and micro (grassroots) level approaches rather than an outcome that will satisfy all stakeholders effected by the events.
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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 | 0,029 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».