Toward Alaska Native research and data sovereignty: Observations and experiences from the Yukon Flats
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples research and data sovereignty is of paramount importance to a healthy relationship between Indigenous Peoples and the research enterprise. The development of Indigenous methods and methodologies lends itself to the hot discussion of research and data or, as we posit, knowledge born from Alaska Native communities’ experiences and observations since time immemorial. Within the context of climate change, Alaska Native communities in the Yukon Flats National Wildlife Refuge (Flats) are experiencing research fatigue. There are an extraordinary number of researchers applying constant pressure on Alaska Native communities on the Yukon Flats to engage with research ideas and pursuits that are not of their own needs. In concert with large and frequent grant dollars that are promoting research with Alaska Native Peoples and demand grant proposals have components of coproduction of knowledge intertwined with the research. With so much research directed at, not with, Alaska Native communities on the Yukon Flats, never has it been more important to shape research and data sovereignty with Alaska Native communities based on their needs and their worldviews. This article works to demonstrate how established Indigenous methods in collaboration with Alaska Native and Allies scholarship alongside Alaska Native communities inform the future of Alaska Native research and data sovereignty.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».