An Anishinaabe Research Methodology that Utilizes Indigenous Intelligence as a Conceptual Framework Exploring Humanity’s Relationship to N’bi (Water)
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the utilization of an Anishinaabek Research Paradigm (ARP) that employs Indigenous Intelligence as a conceptual framework for qualitative Anishinaabek analysis of data. The main objective of the research project examines critical insights into Anishinaabek’s relationships to N’bi (water), N’bi governance, reconciliation, Anishinaabek law, and Nokomis Giizis with predominately Anishinaabek kweok, grassroots peoples, mishoomsinaanik (grandfathers), gookmisnaanik (grandmothers), and traditional knowledge holders. Drawing on Anishinaabek protocols, the enlistment of participants moved beyond the University requirements for ethics. This also includes “standing with” the participants in the act of inquiry, in knowledge, and continued relationships. The ARP for research emerged from Indigenous ways of seeing, relating, thinking, and being. This approach did not call for an integration of two knowledge systems but rather recognizes there are multiple ways of gathering knowledge. The article explains how “meaning-making” involves Indigenous Intelligence through Anishinaabek protocols holding the researcher accountable to the participants, the lands, the ancestors, and to those yet to come.
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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 | 0,062 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».