Notice bibliographique
Résumé
It is after I encountered other indigenous cultures that I understood the voice inside of me, speaking of cultural recovery. I traveled in developing countries like India, Nepal, Thailand, and many others, but never did I truly understand the call for the recovery of my culture more than when I lived in indigenous communities in Canada and New Zealand, especially in Maliotenam in Northern Quebec, where I received spiritual teachings. I grew up in France as an Algerian and a Kabyle. I knew about my heritage vaguely, thanks to the stories my mother told me, but the colonial and Cartesian thinking of the French society always undermined them. This is why I had to break free from this reductive approach, seeking a more intoned and in-depth methodology that connected with the spiritual part of my identity as well. Story telling appeared to be the best way for me to share my experience. Of course, being a member of the community, I could not just go to my village and simply inquire about stories of the past. I also needed to contextualize my inquiry in the present time with a methodology that brought something back to my village: involving my participants into the inquiry raising questions in groups and bringing elders to reflect on the story of our Ancestor. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,475 | 0,148 |
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 ».