The Miiyupimatisiiun Research Data Archives Project: putting OCAP<sup>®</sup> principles into practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this paper is to document the operationalization of the OCAP ® principles in the context of the work of a medical anthropologist and Whapmagoostui First Nation (FN). The authors describe their recent collaboration with Whapmagoostui FN to digitize and transfer the research data archive to the community. Design/methodology/approach Beginning with a description of the data collection process from the late 1980s to early 1990s, this study describes recent efforts to digitize the research data archive and work with Whapmagoostui FN to develop a plan for access and safekeeping. The authors focus on the work required to implement the OCAP ® principles locally, including the need to address questions of ownership rights/transfer, information technology systems and community capacity. Findings This study describes the necessary work that is required to operationalize the OCAP ® principles on a local level, including obstacles to this work. This study also underscores how the process of OCAP ® implementation is distinct for each community and research context. Based on these considerations, the authors calls for increased resources and new legal mechanisms in support of achieving indigenous data sovereignty (IDSov) in FNs, Inuit and Métis communities across Canada. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study makes an original contribution to the literature on IDSov. This study provides a valuable case study, illustrating how the OCAP ® principles can be operationalized in the context of a longstanding partnership between an academic researcher and an indigenous community.
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle