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Enregistrement W4317909986 · doi:10.2305/iucn.ch.2020.parks‐26‐1cf.en

Undergraduate curricula in the USA, Canada, New Zealand and Australia: Are we missing the mark on Indigenous peoples and parks?

2020· article· en· W4317909986 sur OpenAlexaboutno aff
Chance Finegan

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCurriculumGeographyPolitical scienceArchaeologyLibrary scienceEcologyLawBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous peoples’ rights increasingly demand the attention of government agents, including protected area managers in the CANZUS states (Canada, Australia, New Zealand and the USA). Park/Indigenous relations are a fundamental job competency for CANZUS park employees. This exploratory research draws on the curricula of 391 university major programmes to quantify the extent to which CANZUS university programmes in natural resources management, park management and allied fields might prepare aspiring CANZUS park employees to work with Indigenous peoples; I conclude the programmes generally fail to do so. Zero American park management majors in the study require Indigenous-focused coursework. In the Commonwealth countries, 52 per cent of park management programmes do so. Only 6 per cent of American natural resources management majors require such coursework, versus 45 per cent in the Commonwealth countries. This calls attention to an urgent need to improve aspiring park employees’ understanding of how their work intersects with Indigenous peoples and settler-colonialism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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