Canada’s Arctic Policies & Truth and Reconciliation: An Examination of Canada’s Arctic and Northern Policy Framework through a Reconciliation Lens
Notice bibliographique
Résumé
In September 2019, the Canadian Government launched Canada’s Arctic and Northern Policy Framework. One of the main goals of the framework is to achieve reconciliation with Indigenous Peoples by way of taking a co-development approach. But what does reconciliation look like exactly? And how are we to know whether the federal government is meeting the objective of reconciliation in the development of this framework? Since the release of the Final Report of the Truth and Reconciliation Commission of Canada in December 2015, a number of scholars have written about the question of how to attain reconciliation. One scholar in particular, Deborah McGregor, an Anishinaabe scholar from Whitefish River First Nation, Birch Island, Ontario, proposes six suggestions from which to assess whether reconciliation processes have been implemented in post-secondary institutions. McGregor concludes that these suggestions, while not exhaustive, represent a place from which to begin dialogue about establishing reconciliatory processes within the institution. Using McGregor’s suggestions, this article examines whether the federal government has implemented reconciliatory processes in the development of Canada’s Arctic and Northern Policy Framework.
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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 | 0,017 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,029 |
| Communication savante | 0,020 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».