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Enregistrement W4393052480 · doi:10.29173/cjfy30000

Book Review of Robertson, David A. (2020). Black Water: Family, Legacy and Blood Memory. Toronto: HarperCollins Publishers.

2024· article· fr· W4393052480 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kassandra Lepage

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Family and Youth / Le Journal Canadien de Famille et de la Jeunesse · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtGerontologyArt historyHistoryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Residential schools caused many Indigenous families to be ripped apart, languages to be lost, and changed how many Indigenous people view themselves.In David Robertson's memoir book "Black Water," we learn how intergenerational trauma has affected his family and how their family was able to heal.There were many themes within the book, including the subtitle: family, legacy, and blood memory.However, this review will focus on education, language, and stereotypes.Davidson shared many memories of himself growing up that could not have been easy to write, including the shame of denying that he was Indigenous.He showcased many examples of how colonization and residential schools have demonized Indigenous peoples.Through the book, we also see hope, love, and that some ancestry will not be taken away because of blood memory.Education and the importance of it was stressed throughout the book, starting with mentioning how important education was to Robertson's Nana (Sarah Robertson): Above all else, Nana wanted her children and grandchildren to get educated.She understood the necessity of education and the difficulties of being First Nations in the new world they faced.To the Olson girls, my cousins, she once said, "It's really nice that you want to learn about your Indian side, but don't let it get in the way of your education" (p.73).This quote showcases not only how Nana felt about Western education but also displays some

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,046

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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