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Enregistrement W4386362801 · doi:10.33137/ijidi.v7i1/2.39251

Epistemicide Beyond Borders

2023· article· en· W4386362801 sur OpenAlexfundno aff
Jieun Yeon, Melissa J. Smith, Tyler Youngman, Beth Patin

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Information Diversity & Inclusion (IJIDI) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésInjusticeSociologyScholarshipEpistemologyOppressionPolitical scienceInterrogationPower (physics)Engineering ethicsLibrary scienceComputer sciencePoliticsEngineeringPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This conceptual research examines epistemic injustices in library and information science (LIS) due to the power imbalance between Western and non-Western LIS curricula, theory, and practice. It is equally critical to consider the presence of epistemic injustices in adjacent LIS domains (e.g., classification, preservation, digital scholarship); for if we work to prioritize access or digitize materials without considering historical oppression, we are at risk of perpetuating these same injustices. In this work, we utilize the concept of epistemic harm to understand the international dimension of epistemic injustice. This paper introduces the concept of critical international librarianship, which we define as recognizing, examining, critiquing, and subverting the power structures and hegemonies in library and information systems that exist among two or more nations in practice, pedagogy, and research. Critical international librarianship serves as an intervention for epistemic injustices. It provides a direction for the practitioners and researchers who pursue critical international librarianship to move toward a long-overdue epistemic justice in international LIS.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,052
Communication savante0,0150,023
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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