Grease Trail Storytelling Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Indigenous learners and community members are often excluded from online learning environments, as both consumers and producers of knowledge, resulting in an educational digital divide. Further, Indigenous knowledges represented through digital practices and online spaces risk misrepresentation and appropriation, which leads to stereotypes and deficit thinking about Indigenous people, their histories, and their current realities. There is a need for educational approaches that give space, voice, and agency to Indigenous people. Aim: This article is a reflection on a teaching enhancement project that weaved together local land-based learning, Indigenous storytelling, and digital media. Project Overview: Indigenous pre-service teachers created an open educational resource, the Grease Trail Digital Storytelling Project, to enhance the preservation and accessibility of Indigenous histories, stories, and memories embedded in local landscapes. Their approach to Indigenous digital storytelling uses the principles of respect, relevance, responsibility, and reciprocity to document and curate their digital storytelling practices and Indigenous knowledgetraditions. Discussion: The Grease Trail Digital Storytelling Project may serve as a helpful resource for those interested in learning how Indigenous digital storytelling could be approached for the preservation of Indigenous intellectual traditions that bring together land, story, and memory in online spaces and integrated as a tool for teaching and learning in school and community settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».