Weaving Indigenous and Western Science Knowledges Through a Land-Based Field Course at Bkejwanong Territory (Laurentian Great Lakes)
Notice bibliographique
Résumé
In response to a growing interest in building Indigenous-led educational experiences, we codeveloped a land-based field course that wove Indigenous ways of knowing together with Western ecological concepts. The spirit of the course was the one rooted in varied ways of knowing nature, on the land, the water, and the culture—to see the Great Lakes from an Anishinaabe perspective. Situated in the heart of the Laurentian Great Lakes Basin at Bkejwanong Territory (Walpole Island First Nation), in the Traditional Territory of the Three Fires Confederacy of First Nations (Ojibwe, Odawa, and Potawatomi) on Turtle Island (North America), this inaugural undergraduate university course was led by an Indigenous instructor with contributions from non-Indigenous science faculty from the university and local community knowledge keepers. Here, we describe our journey in cocreating land-based teaching modules with Indigenous scholars and scholars at the University of Windsor, Ontario, Canada. We focused on experiences that exposed students to traditional ways of knowing nature, and reflections were used as the main teaching pedagogy. The course offered daily perspectives and activities across land and water and examined dimensions of biodiversity as sacred beings and medicine. Outcomes and indicators of success were driven by the individual’s reflection and evaluation on their own growth, as expressed through a final project aimed at bridging knowledges, supporting community initiatives or both. This case is designed to offer an example that has potential for application to many other contexts where community-faculty partnerships and land-based learning opportunities are available.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».