The path is made by walking: knowledge, policy design and impact in Indigenous policymaking
Notice bibliographique
Résumé
2020 threw into stark relief the fact that the impact of policy interventions in Indigenous affairs over the last decade and a half has been scandalously minimal. Explanations for this focus on technocratic themes such as implementation, leadership failure or lack of resources. The problem, however, is not a technical one, there is something wrong with the policy design related to Indigenous Australians. Policy design involves questions of not just what we know, but how we know, and how this knowledge is mobilized in and through policymaking. Policy impact Indigenous contexts is low precisely because contemporary policymaking excludes the knowledge and insights of Indigenous people. This makes important knowledge inaccessible to state and non-state actors, and fatally weakens policymaking. This paper appropriates the concept of metis to interrogate the root of policy failure in processes of epistemological exclusion and suppression that underpin modern statecraft is of critical importance to improving the impact of the Aboriginal and Torres Strait Islander policy enterprise. The chief contention is that improved impact in the Aboriginal and Torres Strait Islander policy enterprise hinges on centering Aboriginal metis at the epistemic, discursive, and conceptual core of the enterprise.
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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 | 0,101 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,082 |
| Communication savante | 0,028 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».