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Enregistrement W335030047 · doi:10.5204/ijcis.v7i1.118

Maintaining the Integrity of Indigenous Knowledge; Sharing Metis Knowing Through Mixed Methods

2014· article· en· W335030047 sur OpenAlexaffabout
Peter Hutchinson, Carlene Dingwall, Donna Kurtz, Mike Evans, Gareth R. Jones, Jon Corbett

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Critical Indigenous Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetisIndigenousParticipatory action researchTraditional knowledgeCitizen journalismPublic relationsDisseminationPopulationPolitical scienceSociologyKnowledge managementComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working collaboratively with Indigenous populations necessitates a focus on partnerships at the core of sharing, implementing and disseminating Indigenous knowledge. The Tri-Council Policy 2 ISSN: ISSN 1837-0144 © International Journal of Critical Indigenous Studies Statement (CIHR, 2010) notes that respectful, reciprocal and ethical research standards must be applied to research with Indigenous communities. Métis collaborators identified that relationships must be regarded as the central focus of sharing Metis knowledge. Utilizing an investigation on the health benefits of participating in cultural activities, specifically harvesting, we demonstrate how applying mixed methods meets and informs these research standards and creates a unique, participatory Indigenous research method relevant for Métis people. Building from these research standards, this collaboration developed a method of investigation that shares Indigenous knowledge of population health. This method promotes a sustainable research relationship, moving beyond fragmented research projects and making relational connections between people, data sources and findings

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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