Place-Conscious Education: Teaching Displacement Using Oral Histories in Virtual Reality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deep in the bayous of Louisiana lies Isle de Jean Charles, home to the tribe of the Jean Charles Choctaw Nation, made up of the tribes of the Biloxi, Chitimacha, and Choctaw, since the early 1800s. At this time the three tribes were distinct and had kept much of their culture intact by isolating themselves from European contact, even if it meant ceding their land. They were seen as “invisible people,” those who kept to themselves to avoid contact with whites. As the remnants of the tribes of the Biloxi, Chitimacha, and Choctaw resettled in Terrebonne Parish, their land encompassed 22,000 acres (about half the size of Washington, DC). After their initial displacements, the tribe suffered loss of land again when oil companies dug more than 10,000 miles of canals straight through the wetlands and brought oil rigs to Isle de Jean Charles. Promised repair of wetlands never happened. Isle de Jean Charles has now been reduced to only 320 acres (which is about five and a half times the size of the National Cathedral in Washington, DC), and, in some places, is only a quarter of a mile wide. Virtual reality lessons have been implemented to teach others by documenting the residents’ voices using their history of place and ancestry and experiences of displacement due to the dramatic loss of land brought on by the destruction of wetlands in the Gulf of Mexico.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».