Notice bibliographique
Résumé
This article explores the concept of Indigenous Data Sovereignty (IDS) in Canada, examining its barriers, resources, implementation, and policy implications. While not an exhaustive list of all IDS-related policies, the article focuses on key definitions, successful implementations, support programs and resources, and outdated policies that hinder IDS and Indigenous governance practices. Through a First Nations lens, the paper highlights the importance of Indigenous People's control over data and knowledge about their communities and lands. It discusses the challenges of implementing IDS within non-Indigenous organizations and communities, including financial constraints and the influence of colonial policies. The article also addresses the impact of IDS on Indigenous self-determination, emphasizing the need for government and educational institutions to support IDS practices. Additionally, it explores the First Nations' principles of Ownership, Control, Access, and Possession (OCAP) as an example of successful IDS implementations. The paper acknowledges the role of data sovereignty in reconciliation frameworks and highlights resources such as the International Work Group for Indigenous Affairs (IWGIA) and the Global Indigenous Data Alliance (GIDA) that advocate for IDS and Indigenous self-governance. The conclusion emphasizes the ongoing need for support, collaboration, and the mobilization of UNDRIP and TRC frameworks to ensure the success of IDS and the amendment of colonial policies.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,018 |
| Communication savante | 0,020 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,013 |
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 ».