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Enregistrement W4310651656

Infusion of indigenous knowledge into the teaching of ecotourism entrepreneurship.

2019· article· en· W4310651656 sur OpenAlexaboutno aff
Dumsile Cynthia Hlengwa

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotourismEntrepreneurshipIndigenousTraditional knowledgeBusinessGeographyTourismArchaeologyEcologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discourse on homegrown knowledge has provoked a debate of larger-than-life proportions across the world over many years since the demise of colonialism. In Africa, especially in the sub-Saharan region, while the purportedly indigenous communities have always found worth in their own local forms of knowledge, the colonial administrations viewed indigenous knowledge as being unempirical, irrational, anti-developmental, and unchristian. The standing and status of indigenous knowledge has been transformed since the1997 Global Knowledge Conference in Toronto, which emphasised the pressing need to learn, preserve, and exchange indigenous knowledge. Student protests have been proliferating across South African universities since 2015 with students calling for free, quality, diverse and transformative decolonised education based on inter alia, indigenous African knowledge systems. This movement is not peculiar to Africa. It has reverberated to other parts of the globe such as New Zealand, England, Scotland, the USA and others, where students demand the removal of ‘dead white men’ from their curricula and call for the incorporation of indigenous and postcolonial thoughts and knowledge bases. This is not to say that best practices in curriculum creation from other parts of the globe should be ignored in entirety, but rather that African knowledge should be afforded its needed space. While the movement was initiated by academics decades ago, the actual transformation has been slow, because the minds of academics and physical spaces were conquered by the myths of superiority of whiteness and defeatist attempts of trying to dismantle the colonisers’ structures using the same tools colonialists used to build the current structures. While the students are not sure what decolonisation of the curricula would entail, they know that they want universities to be relevant spaces of equal opportunities where they do not feel alienated from themselves and what is African in essence. The design used in this study was a cross-sectional case study where an isangoma (traditional healer who uses long-established methods passed down from one healer to another to treat an ailing person suffering from various illnesses, some of which have a psychological basis) conducted a lecture on her trade as an ancestral gift and source of livelihood. This lecture demonstrated that education and indigenous knowledge (IK) can indeed coexist in a modern and technological harmonious lecture room. A group of 118 second year ecotourism students attended the lecture and then completed a questionnaire soliciting their thoughts about the lecture and the infusion of IK into their curriculum. The study found that while the majority of them were skeptical at the beginning, they felt that they learnt a great deal about ubungoma (traditional healing) as a gift from the ancestors and that the lecture had cleared misconceptions and made them proud of their southern African culture.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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