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Enregistrement W4392624594 · doi:10.1177/11771801241235348

A process for Indigenous community research through meaningful engagement with Grandmother’s Bay

2024· article· en· W4392624594 sur OpenAlexaffabout
Adrian Teare, Anne Mease, Claudia Madampage, Alexandra King, Malcolm King

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousBayProcess (computing)Community engagementSociologyGeographyPolitical scienceComputer sciencePublic relationsArchaeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, research partnerships between Indigenous communities and academic institutions were often harmful for communities; wise ways of achieving more balanced and just relationships are emerging. This project focuses on the research partnership between Grandmother’s Bay and the University of Saskatchewan with the objectives of providing knowledge on initiating Indigenous community-based research and maintaining good relationships between collaborators. One-on-one interviews were conducted with participants and analysed using etuaptmumk (two-eyed seeing), a thematic analysis approach. These themes indicated that research partnerships must proceed through relationships of trust that provide meaningful results and benefit to the community; that traditional approaches, culture, and intergenerational knowledge sharing are key to the research; effective communication and the Indigenous language are encouraged where possible; and ownership, creative design, and dissemination of the research belong to community. This project is the beginning of an ongoing relationship between Grandmother’s Bay and University of Saskatchewan.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0300,032
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0040,033
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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