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Enregistrement W4390073864 · doi:10.1139/facets-2022-0254

Toward decolonizing sustainability research: a systematic process to guide critical reflections

2023· article· en· W4390073864 sur OpenAlexafffundvenue
Lowine Stella Hill, Sarah Ghorpade, Madu Galappaththi

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésAccountabilityEngineering ethicsMindsetSociologyIndigenousContext (archaeology)SustainabilityProcess (computing)Action researchReciprocity (cultural anthropology)Equity (law)Political sciencePublic relationsEpistemologySocial sciencePedagogyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With growing attention to the ethical and equity implications of Western-based approaches to research, the urgency of decolonizing research has emerged as a critical topic across academic disciplines, including the field of sustainability. The complexity and messiness of this endeavour, however, may translate into uncertainty among researchers about how and where to start. This is partly due to a lack of guidance, training, and accountability mechanisms through Western academic institutions. In this paper, we advance a three-step process that systematically guides critical reflection toward respectful engagement of local and Indigenous communities, as well as other marginalized groups, by drawing on the literature and on learnings from a recent graduate student-led initiative. The process we develop aims to provide a pragmatic starting point for decolonizing research and a counterpoint to conventional modes of research. Such a process will not only foster accountability, respect, and reciprocity but also movement toward locally relevant, context-appropriate, and action-oriented research outcomes. Our three-step process also challenges Western-based and extractive research practices and seeks to facilitate a shift in mindset about the purpose of research and how to approach it.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,350 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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