Notice bibliographique
Résumé
Meaningful lessons about decolonizing water infrastructure (social, economic and political) can be learned if we scrutinize existing governance principles such as the ones provided by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) Principles on Water Governance (OECD, 2021). Instead of using only Western frameworks to think about policy within Indigenous spheres of water, sanitation and hygiene (WaSH), the Government of Canada can look to Indigenous ways of knowing to compliment their understanding of how to govern areas of WaSH efficiently. In this paper, the term Indigenous encompasses First Nations, Inuit and Métis populations (Hanrahan & Hudson, 2014; Blaser, 2012). I present this paper as a step out of many toward decolonizing water governance in Canada. I hope to have shown in this paper that it is necessary to make space for other voices in water governance. By highlighting the dangers in the Case Studies, three lessons are apparent in this paper: 1. There needs to be an addition of Indigenous Two-Eyed Seeing in water governance; 2. Canada must strengthen its nation-to-nation praxis with Indigenous communities; and 3. There needs to be a creation of space in WaSH that fosters Indigenous voices. This is necessary such that there can be equal participation in policy conversations to mitigate existing problems and explore new possibilities.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».