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Enregistrement W3160604813 · doi:10.1139/facets-2020-0076

“Reconciliation” in undergraduate education in Canada: the application of Indigenous knowledge in conservation

2021· article· en· W3160604813 sur OpenAlexaffvenueabout
Danika Billie Littlechild, Chance Finegan, Deborah McGregor

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTraditional knowledgeHumilitySociologyReciprocity (cultural anthropology)Political scienceGenocideTransformational leadershipEnvironmental ethicsPedagogyPublic relationsLawSocial scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both the Truth and Reconciliation Commission (TRC) and the National Inquiry into Missing and Murdered Indigenous Women and Girls (MMIWG) explicitly emphasized the role of educators in “reconciliation.” Alongside this, conservation practitioners are increasingly interacting with Indigenous Peoples in various ways, such as in the creation and support of Indigenous protected areas and (or) guardian programs. This paper considers how faculty teaching aspiring conservation practitioners can respond appropriately to the TRC and MMIWG Inquiry while preparing students to engage with Indigenous Peoples in a way that affirms, rather than questions Indigenous knowledge and aspirations. Our argument is threefold: first, teaching Indigenous content requires an approach grounded in transformational change, not one focused on an “add Indigenous and stir” pedagogy. Second, we assert that students need to know how to ethically engage with Indigenous Peoples more than they need knowledge of discreet facts. Finally, efforts to “Indigenize” the academy requires an emphasis on anti-racism, humility, reciprocity, and a willingness to confront ongoing colonialism and white supremacy. This paper thus focuses on the broad change that must occur within universities to adequately prepare students to build and maintain reconciliatory relationships with Indigenous Peoples.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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