Decolonizing Policy Research as Restorative Research Justice: Applying an Indigenous Policy Research Framework (IPRF)
Notice bibliographique
Résumé
What is required to decolonize policy research in doing knowledge production about Indigenous peoples? Policy studies has been complicit in maintaining a central methodological policy research problem: the ongoing prevalence of hegemonic imperial and colonial knowledge production practices in relation to Indigenous peoples. This problem persists through policy researchers producing anti-Indigenous genocidal native-place-invisibilization in scholarship. Ambiguous relationality is another mechanism through which elimination of the natives takes place in research – it is when researchers deliberately/unintentionally omit naming and visiblizing their positionality in relation to the native-places the researchers are working with. Undoing harms emerging from native-place-invisibilization and ambiguous relationality requires a ‘grounded normativity’ oriented native place consciousness, naming and visibilization of the native place(s) the researchers work on/with, respecting sovereign Indigenous research jurisdictions, and applying an Indigenous Policy Research Framework (IPRF). Decolonization as a solution to the policy problem being tackled in this paper looks like counter-hegemonic radical redistribution of power back to the community when conducting Indigenous policy research. The IPRF approach is formulated using a literature review methodology and consists of guiding questions and principles to help steward the processes of decolonizing policy research. The aim is to support the emergence of radically restorative research justice practices and repair historically harmful relations between knowledge-producing systems/institutions and the Indigenous communities about whom the knowledge production is done.
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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 | 0,183 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,114 |
| Communication savante | 0,029 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».