Settler allies are made, not self-proclaimed: Unsettling conversations for non-Indigenous researchers and educators involved in Indigenous health
Notice bibliographique
Résumé
Background: While many settler allies are eager to help towards the goal of disrupting racism, a clearer understanding of how best to harness this eagerness is required within the field of Indigenous health, a field currently comprised mainly non-Indigenous scholars, researchers and educators. Purpose: Responding to this challenge, this article aims to identify ways of working towards disrupting settler colonialism and addressing racism in all of its manifestations by building settler allyship and adopting an anti-racist lens within the field of Indigenous health. The article describes how to approach building settler allyship by implementing anti-racist acts. Method: By using anti-racist scholarship and showcasing recent public examples of anti-Indigenous racism, the author describes how settler allies can approach developing unsettled, critical and anti-racist conversations with one another and in respectful ways with Indigenous peoples. As many Indigenous peoples continue to identify ongoing racism, there is a need for informed, unsettled, anti-racist allies willing to challenge their own complicity to then take action when anti-Indigenous racism occurs. Actions include critical self-reflection, confronting white supremacy and implementing demonstrably anti-racist acts. Conclusion: Findings provide the basis for amplifying unsettling conversations between engaged settler allies to develop anti-racist ways of fostering and extending relationships with Indigenous people and scholars.
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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 | 0,039 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,040 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».