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Enregistrement W4376150263 · doi:10.4324/9781003201120-18

A Non-Anthropocentric Indigenous Research Methodology

2023· book-chapter· en· W4376150263 sur OpenAlexaboutno aff
Valarie G. Waboose

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIndigenous Knowledge Systems and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropocentrismIndigenousSociologyEnvironmental ethicsGeographyPhilosophyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter illustrates a non-anthropocentric approach to conducting research utilising the epistemological views of an Anishinabe Kwe researcher from Canada. The chapter will illustrate how the Anishinabe oral tradition of transferring Indigenous knowledge intergenerationally was used to create a research methodology reflecting the non-anthropocentric views that Anishinabe possess towards the natural world. This methodology is inspired by the Anishinabe Waterdrum. It is utilised to research residential schools, which are one part of the ongoing settler colonialism of Turtle Island. The sacred teachings of the Anishinabe situate all of Creation at the centre of the universe. This is exemplified within the Creation Story, which teaches that all living things were placed upon Mother Earth before human beings. The plants, animals, rocks, rivers, fish, birds, and trees were placed here before humankind to ensure that humans would have everything they needed to survive and prosper. This does not mean the Creator placed all living things before mankind for their use and exploitation. Rather, these entities were placed on Mother Earth to co-exist and live in harmony. As an Anishinabe, it is unfathomable to contemplate that humankind would consider themselves the most significant species on the planet when human existence is dependent upon all living things placed upon Mother Earth by the Creator. Without the necessities found within the natural world, humans would not survive.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,010

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,137 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

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