Decolonising Knowledge for Development in the Covid-19 Era
Notice bibliographique
Résumé
This Working Paper seeks to explore current and emerging framings of decolonising knowledge for development. It does this with the intent of helping to better understand the importance of diverse voices, knowledges, and perspectives in an emerging agenda for development research. It aims to offer conceptual ideas and practical lessons on how to engage with more diverse voices and perspectives in understanding and addressing the impacts of Covid-19. The authors situate their thoughts and reflections around experiences recently shared by participants in international dialogues that include the Covid Collective; an international network of practitioners working in development contexts; engagement and dialogue with Community-based Research Canada, and their work with the Victoria Forum. Through these stories and reflections, they bring together key themes, tensions, and insights on the decolonisation of knowledge for development in the context of the Covid-19 era as well as offering some potential ways forward for individuals and organisations to transform current knowledge inequities and power asymmetries. These pathways, among other solutions identified, call for the inclusion of those whose challenges are being addressed, reflective spaces for inclusive processes, and connection, sharing and demonstrating the value of decolonised knowledge for liberation and trust.
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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 | 0,037 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,082 |
| Communication savante | 0,025 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».