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Enregistrement W3122220415 · doi:10.1177/0886109920985265

Epistemic Injustice and Indigenous Women: Toward Centering Indigeneity in Social Work

2021· article· en· W3122220415 sur OpenAlexaffabout
Marjorie Johnstone, Eunjung Lee

Notice bibliographique

RevueAffilia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFeminist Epistemology and Gender Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSociologyInjusticeResistance (ecology)NarrativeGender studiesMeaning (existential)EpistemologySocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the theoretical framework of epistemic injustice articulated by philosopher Miranda Fricker as an analytic tool, we analyze recent victories of Indigenous feminist activism in gathering the stories of Indigenous women, challenging dominant meta-narratives and rewriting the herstory of Canada. We use the epistemic concept of the hermeneutic gap to consider the implications of this resistance in conjunction with the increased visibility of the intersectional positionality of Indigenous women. To illustrate our analysis, we focus on two case studies. Firstly, an individual perspective through the life journey of a feminist Anishinaabe Activist, Bridgett Perrier. Secondly, we conduct a systemic analysis of the recent Report on the National Inquiry into the Missing and Murdered Indigenous Women and Girls (MMIWG). We close with a discussion on how critical it is for social workers—especially non-Indigenous social workers—to relearn and document the meaning of the MMIWG issues. This includes recognizing Indigenous resistance, activism, and the newly formulated hermeneutic understandings that are emerging. Then, the final task is to apply these concepts to their practice and heed the calls to action which the report calls for.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0200,120
Communication savante0,0170,013
Science ouverte0,0020,021
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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