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Enregistrement W3133820986 · doi:10.11575/prism/38667

Indian Residential Schools: Perspectives of Blackfoot Confederacy People

2021· dissertation· en· W3133820986 sur OpenAlexaboutno aff
Terri‐Lynn Fox

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHistorySocioeconomicsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative research project explored two main themes: the Indian residential school (IRS) settlement agreement for survivors of federally funded and church-run institutions, and the participants’ perspectives (N = 16) on the apology to the survivors and subsequent generations that have been affected. I focus on the First Nation population of southern Alberta, specifically the Blackfoot Confederacy (Siksikaitsitapi). I use a Siksikaitsitapi lens and methodology on their experiences at an IRS, the IRS settlement, the Canadian government’s apology to former students, and the status of reconciliation as a whole. Criteria for participant inclusion were being an IRS survivor and a member of the Blackfoot Confederacy. Semistructured interviews revealed that receiving the IRS compensation led to survivors reliving their trauma and that money did not buy happiness or foster healing. Themes related to the IRS apology included its lack of positive reception and lack of sincerity; some stated they did not watch it, whereas others shared it was emotional for them to view. Other common factors that affected participants while in an IRS were loneliness, pain, abuse, and being unable to speak Blackfoot or engage in Blackfoot cultural practices. Learning from our shared past, Canadians must lean towards trusting and respectful acts of reconciliation, and respectful relationships, which form strong partnerships for all. A Siksikaitsitapi framework is provided as a starting point for relearning, rebuilding, renewing, and restorying after 500 years of decolonization. Using the framework, all stakeholders can begin to understand and heal issues relating to overall health and well-being from within an Indigenous lens and methodology. This approach respectfully honours the 7 generations before us and the 7 generations that will come after us.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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