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Enregistrement W4384697570 · doi:10.22215/etd/2023-15593

Reconciliation Through Canadian Cultural Institutions: Past and Future Perspectives on Federal Cultural Policy

2023· dissertation· en· W4384697570 sur OpenAlexafffundabout
Daria Sleiman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensCarleton UniversityCanadiana.org
Organismes subventionnairesCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaNational Cancer InstituteIndigenous and Northern Affairs CanadaAustralian Government
Mots-clésGovernment (linguistics)ColonialismIndigenousFutures contractPolitical sciencePublic administrationCultural policyCorporate governancePublic policyLawManagementBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis delves into the topic of reconciliation through Canada's national cultural institutions, offering new perspectives on the historyand possible futuresof federal cultural policy.It begins with an account of the history of Canadian cultural policy, including its imbrication with settler colonialism, up to when the federal government committed publicly to advance reconciliation.Then, drawing on NCI's annual reports for the years 2015-16 to 2019-20, it analyzes whether their activities meaningfully support the government's goal of reconciliation with Indigenous peoples.The thesis concludes that the government's approach of making reconciliation a priority for individual NCIs is ill-suited for addressing the colonial framework that made reconciliation necessary in the first place.Unravelling the intertwined histories of Canadian cultural policy and settler colonialism will require a coordinated systemic governance approach to reconciliation that unsettles epistemologies rather than ad hoc activities developed to meet broad government priorities in the short term.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0400,030
Communication savante0,0180,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,338 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission3
Résumé présentoui

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