MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319719294 · doi:10.1007/978-3-031-12350-4_20

Place-Conscious Education: Teaching Displacement Using Oral Histories in Virtual Reality

2023· book-chapter· en· W4319719294 sur OpenAlexaboutno aff
Heather Stone

Notice bibliographique

RevuePolitical pedagogies · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTribeWetlandQuarter (Canadian coin)HistoryArchaeologyOral historyGeographyEthnologyLawPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolitical pedagogiesMême sujetIndigenous and Place-Based EducationTravaux en français237 207