Identifying approaches to incorporating indigenous ways of knowing in PHETE: Informed by Mohawk narratives
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude est une enquête narrative sur les expériences de deux détenteurs de grandes connaissances dans la communauté Kanien'keha:ka (Mohawk) qui constituent 7200 habitants et qui est situé à 15 kilomètres au sud-ouest de Montréal au Canada. Le but de cette thèse était de développer une meilleure connaissance sur les manières d'enseignements autochtones pour savoir s'il serait possible d'inclure ceux-ci à l'intérieur d'un programme d'enseignement de l'éducation physique pour professeur. Ce programme a pour objectif d'appeler pour un curriculum et plus d'enseignement sensible à la culture. Les narratives personnelles de mes participants, de même que les enquêtes à l'intérieurs de ces narratives, ont révélé plusieurs sujets important : (a) les histoires riches perturbent l'incorporation de notions simples sur les manières d'apprentissages autochtones en illustrant que les manières de savoir Haudenosaunee sont profondément contextuels, culturels, familials, politiques, géographiques et donc complexes. Alors, il est important de représenter se savoir d'une manière non-générale; (b) leurs histoires rejettent une vérité de colonisation et plaident pour un faillibilisme qui heurte les compréhensions eurocentriques; Cette étude fourni des évidences sur la complexité des manières de savoirs des populations autochtones et sur l'incorporation des programmes PHETE.
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 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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».