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Enregistrement W3171039054 · doi:10.24908/b0a67ddbac0f

Economic Aspects of the Indigenous Experience in Canada

2021· book· en· W3171039054 sur OpenAlexaboutno aff
Anya Hageman, Pauline Galoustian

Notice bibliographique

RevueQueen's University eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousConversationPolitical scienceDiscretionGeographySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This text explores the economic history and economic potential of Indigenous peoples in Canada. It discusses which institutional arrangements hold them back economical and which institutions assist them going forward, and considers which norms do Indigenous communities hold that inform their priorities and economic behaviour. <> Chapters 1 and 2 introduce the Indigenous Peoples of Canada – First Nations, Métis and Inuit – and their current demographic and income statistics. Chapters 3-12 describe their cultures, economies and geopolitics up until the late twentieth century. Chapters 13 and 14 discuss how discrimination against minorities can be modeled and measured. Finally, Chapters 15+ describe present-day issues in the economic development of Indigenous communities. <> Note for Instructors: Instructors may wish to begin the term of study with presentations or readings on the peoples indigenous to the school’s location. As the course progresses, instructors can lead students to discover how the topics covered in the book apply to local communities past and present. Instructors can also make students aware of local opportunities for Indigenous – non-Indigenous interaction and cooperation. This text flows in chronological order until Chapter 12. Instructors should use their own discretion about whether and when they want to use Chapters 12-14. Chapter 15 picks up the historical thread. The use of talking circles and other discussion forums is recommended, as conversation is a traditional Indigenous teaching method, and the issues covered in this book are emotionally weighty.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0540,014
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,164 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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