Elements of Country: a First Nations-first approach to chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Collectively, we have chosen to explore an Australian First Nations-first approach to understanding the chemical elements. We believe that engagement with cultural heritage, ongoing cultures, and the knowledges ofthis place—the lands on which we work, live, and study—will lead to new ways of understanding the elements and change the way we practice chemistry. The “First Nations first” phrase and approach comes from understanding the unique place that Aboriginal and Torres Strait Islander peoples have in the Australian context. In this paper we explore how a First Nations-first approach could take place in Sydney on Aboriginal lands. This approach is led by Aboriginal people, engages with culture, and is produced with local knowledge holders. So far, the work has entailed two years of meeting, conversing, and sharing space to determine appropriate ways of working together, interrogating the complexities of the ideas, and to refining our approach to the work. To appreciate the significant shift that a First Nations-first approach represents for chemistry, we consider the legacy of the Periodic Table. We share some reflections on how Indigenous knowledges can contribute to an expanded chemistry curriculum through the recognition of productive cultural tension.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| 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 ».