Notice bibliographique
Résumé
I have spent the last twenty-plus years and counting researching and writing on Indigenous public history projects, most notably on the changing relationship between Indigenous people and museums.This research is featured in my book, Decolonizing Museums: Representing Native America in National and Tribal Museums, which focuses on the representation of Native Americans in museum exhibitions at the Smithsonian Institution's National Museum of the American Indian (NMAI), and two Anishinabe tribal museums (the Mille Lacs Indian Museum in Minnesota and the Ziibiwing Center of Anishinabe Culture and Lifeways in Michigan). 1 Through an analysis of exhibition texts and images, archival records related to exhibition development, and interviews with key staff members, I explore the changing representations of Indigenous history and memory in a diverse group of museums that hold significant Native American cultural resources.In my scholarship, I give considerable attention to the relatively recent museological shift from curator-controlled presentations of the Native American past to a more inclusive or collaborative process with Indigenous people actively involved in determining exhibition content.My work critically examines the complexities of this relationship-both the positive outcomes as well as the challenges that remain.Central to my analysis is exploring how museums can serve as sites of decolonization through honoring Indigenous knowledge and worldview, and by discussing the hard truths of colonization in exhibitions in an effort to move toward healing and understanding. 2 This process of examining the hard truths also needs to include critical self-examination on the part of colonial institutions regarding their relationship with Indigenous tribal nations and communities in the past and present.3
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».