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Enregistrement W4294237774 · doi:10.1177/11771801221118592

<i>Becoming Wolf</i> and other stories: using Indigenist arts-based methodologies to explore urban Indigenous coming of age

2022· article· en· W4294237774 sur OpenAlexaff
Andrea Mellor, Denise Cloutier, Luyi Wang, Karen Kobayashi

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTransformative learningThe artsSociologyAccountabilityAutoethnographyTraditional knowledgePedagogyVisual artsSocial sciencePolitical scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arts-based methodologies are increasingly being used in community-based research to explore and communicate issues of importance to Indigenous communities. Situating research in an Indigenist framework ensures that relational accountability—foundational to Indigenous ways of knowing and doing—is threaded throughout all stages of a research project. In this article, the authors describe how using Indigenist arts-based methodologies helped to develop critical knowledge sharing tools about urban Indigenous coming of age for youth living in foster care. The article describes how wisdoms gathered at a knowledge holder’s dinner and two youth workshops were used to develop the story Becoming Wolf, which was later adapted to a watercolour infographic and a graphic novel. We hope that this article shows our support for socially transformative and allied research and contributes to discourses about knowledge co-creation and mobilization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,707
Tête enseignante GPT0,627
Écart entre enseignants0,079 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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