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Enregistrement W4230101785 · doi:10.32920/16654897.v1

Ambiguity and Irreconcilability: A Critical Look at Reconciliation Discourse in Federal Land Claims and Self-Government Political Communications

2021· preprint· en· W4230101785 sur OpenAlexaff
Rebecca Katherine Hume

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of WinnipegCentre for Social InnovationYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernmentalityPoliticsIndigenousCritical discourse analysisGovernment (linguistics)TreatyPolitical scienceSociologyState (computer science)AmbiguityPublic administrationLaw and economicsPolitical economyLawLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can reconciliation be meaningful when it is at once a journey, a path, a milestone, a framework, a tool of economic development, a spirit, and a process? In this thesis, I use a multimethod approach to problematize how reconciliation discourse is employed ambiguously in both policy and practice in order to maintain settler colonial occupation of stolen Indigenous lands. I first conduct a policy review of federal land claims and self-government frameworks before turning to a Critical Discourse Analysis of public communications to illustrate the limitations of these state-led processes of reconciliation. My analysis elucidates the ways in which these processes are instantiations of settler governmentality that continue to exist as common sense (Rifkin, 2013) within a discursive framework of state-led reconciliation politics. As such, my work demonstrates that in order to work towards the bigger project of decolonization and resurgence, reconciliation must move from purely aspirational terms to substantive, treaty-based responsibilities with the repatriation of Indigenous land as its overarching, incommensurable purpose. Keywords: reconciliation politics; settler colonialism; Crown-Indigenous relations; critical policy studies; critical discourse analysis.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0340,135
Communication savante0,0270,035
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations0
Publié2021
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