Etuaptmumk - two-eyed seeing: Bringing together land-based learning and online technology to teach Indigenous youth about food
Notice bibliographique
Résumé
In 2019 we began an intergenerational Land-based learning program with the goal of engaging a group of Mi’kmaw youth from a rural community in Nova Scotia with their Traditional Foodways. When COVID-19 and the physical distancing restrictions hit Nova Scotia, however, this changed how we implemented the project. We decided to bring youth together virtually and encourage self-directed Land-based learning. This paper describes the dilemmas we faced as we considered what initially seemed like a paradoxical relationship- using online technology to promote Land-based learning. Our aim is to not only draw attention to what we believe to be the centrality of the Land in understanding Indigenous foodways, but also the potential for online technology to enhance youth engagement on and with the Land. We begin by exploring Land-based learning and how it supports teaching about Traditional foodways and Indigenous culture, as well as the challenges and opportunities related to implementing Land-based pedagogy in a virtual environment. Using Etuaptmumk-Two Eyed Seeing as our lens, we argue that online technologies can support Land-based learning, providing principles of local culture are respected and the technology is compatible with community values.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».