“Justice for Native People, Justice for Native Me”
Notice bibliographique
Résumé
Native American and Indigenous peoples are the original inhabitants of the U.S., including hundreds of tribes with distinct cultures and histories that inform their epistemological (i.e. ways of knowing) and ontological (i.e. ways of being) worldviews. Despite this, Western peoples continue to story the experiences of Native peoples for them, creating master narratives in which Native peoples are relics of the past, and impoverished, uneducated, drunkards in the present. Indeed, this is a longstanding effect of the colonial project that continues to erase the authentic, lived experiences of Native peoples, thus limiting their self-understanding and future possibilities. To counter these enduring colonial narratives, it is critical Native peoples have access to both Native-centered and community-based spaces in which the complexities of Native identities and experiences can be voiced and storied. OrigiNatives sought to provide urban Native peoples in Minnesota a space that privileged their ways of knowing and being through digital storytelling workshops, in which Native peoples (n = 75) from thirty-four different tribal communities created original and authentic stories of their cultures, histories, and lives using digital media technologies. This chapter reviews the process of creating and implementing OrigiNatives through partnerships with Native-serving organizations in Minnesota, highlighting implications that digital storytelling methodologies have for challenging and resisting coloniality by empowering Native peoples to tell our stories, our way.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».