Learning to care for Dangaba
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a Kimberley place-based cultural story, Dangaba is a woman whose Country holds poison gas. Her story shows the importance of cultural ways of understanding and caring for Country, especially hazardous places. The authors contrast this with a corporate story of fossil fuel, illustrating the divergent discourses and approaches to place. Indigenous and local peoples and their knowledge, cultures, laws, philosophies and practices are vitally important to Indigenous lifeways and livelihoods, and critically significant to the long-term health and well-being of people and place in our locality, region and world. We call for storying and narratives from the pluriverse of sociocultural voices to be a meaningful part of environmental education and to be implemented in multiple places of learning. To know how to hear, understand and apply the learnings from place-based story is to know how to move beyond a normalised worldview of separation, alienation, individualism, infinite growth, consumption, extraction, commodification and craving. To know how to see, feel, describe and reflect upon experience, concepts and practice is to find ways to move towards radical generosity, mutuality of becoming, embodied kinship, wisdom, humility and respect.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».