Notice bibliographique
Résumé
Lessons from Research features presentations by the four conference keynote speakers who bring their different training and experience to bear in addressing Aboriginal CED for the 21st century.In their different styles and from diverse perspectives, the keynote speakers encourage us to think beyond the dominant and often comfortable and comforting models of CED that we have inherited.They challenge us to take on new language, new models, and new theories and to learn from places and people that we may not always consider, so that Aboriginal values might again take centre stage in Aboriginal CED.Two of the keynote speakers -David Newhouse, professor of Native and Administrative Studies, Trent University, and Dr. Wanda Wuttunee, professor of Native Studies and director of Aboriginal Business programs, I.H.Asper School of Business, University of Manitoba, both editors of the Journal of Aboriginal Economic Development -are well-known in CANDO circles for their innovative work in Aboriginal CED.The other two, both at the University of Saskatchewan -Dr.James (Sakej) Youngblood Henderson, Research Director, Native Law Centre of Canada, and a leading expert on treaty federalism, and Dr. Marie Battiste, professor of Educational Foundations and leading authority on the preservation of Aboriginal knowledge and decolonizing initiatives -bring refreshing perspectives from the areas of law and education, reminding us that Aboriginal CED cannot be considered in isolation from other areas of intellectual and socio-cultural activity.In his piece, David Newhouse challenges conventional notions of development that have been promoted by governments and
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,065 |
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 ».