Navigating the Shifting Landscape of Engagement in Northern Research: Perspectives from Early Career Researchers
Notice bibliographique
Résumé
Advance Online Article published December 16, 2022An examination of research in northern Canada and its ties to extractive, colonial practices has been highlighted in recent years, alongside heightened expectations for community- and Nation-engaged practises. Here, we explore the diverse ways that northern-focused early career researchers (ECRs), from a range of faculties, life experiences, and disciplines, engage with the communities and Indigenous Nations they work in and, more broadly, the knowledge they have gained from conducting research in the North. Scholars in the fields of education, anthropology, and renewable resources from the University of Alberta share their experiences to discuss 1) approaches to meaningfully and respectfully engaging with communities and Nations in the North; 2) knowledge translation and mutual capacity building; and 3) responsibilities and accountabilities for engaging with communities and Nations. We find resonance with the Five R’s of research—relevance, reciprocity, respect, responsibility, and relationship—that help ensure Western-derived knowledge benefits the communities and Nations that ECRs work alongside.
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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 | 0,075 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,049 |
| Communication savante | 0,027 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».