Decolonial process tracing: Indigenous rights and pipeline resistance movements
Notice bibliographique
Résumé
This article explores how decolonial methodologies and Anishinaabe gkendaasowin (ways of knowing) can augment detailed narrative process tracing methodologies used to examine social and political processes. While detailed narrative is most frequently used as a tool of causal inference, focusing on the unfolding of a singular time, I see potential for it to be enriched by Indigenous legal traditions that emphasize epistemic diversity and multiple temporalities. Analyzing how Indigenous rights are leveraged in decision-making processes for the Line 9 and Line 3 pipelines, I show how a decolonial approach to process tracing (DPT) that centers Anishinaabe gkendaasowin can change both the actors and power relations involved. Recognizing that energy decision-making processes take place alongside, outside, and within colonial state institutions, and are embedded in the land as constellations of reciprocal kinship responsibilities, DPT opens space to examine two kinds of Indigenous rights: those acquired through struggle with state institutions, and those inherent to Indigenous communities’ attachment to place. DPT addresses the shortcomings of a focus on linearity by privileging inherent rights that are often excluded from detailed narrative process tracing. To take inherent rights seriously, one must also take more-than-linearity and more-than-humans seriously—and DPT is uniquely positioned to do this. The key features I propose for decolonial process tracing are grounded constellations, multiversality, and multitemporalities. Decolonizing methodologies and Anishinaabeg studies provide direction for more expansive, decolonial process tracing techniques which can in turn help understand the relationship between temporalities, law, and energy governance.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».