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Enregistrement W4399305565 · doi:10.1139/cjfas-2023-0235

Working towards decolonial futures in Canada: first steps for non-Indigenous fisheries researchers

2024· article· en· W4399305565 sur OpenAlexaffvenueabout
Rachael Cadman, Hekia Bodwitch, Kayla M. Hamelin, Kate Ortenzi, Dylan Seidler, Hussain Sinan, Abigael Kim, Grace Akinrinola, Abdirahim Sheik Heile, Aimée Hopton, Megan Bailey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryFutures contractIndigenousFishingGeographyFisheries managementEcologyBiologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by the leadership, scholarship, and activism of Indigenous Peoples, there are growing calls to transform and decolonize Canadian institutions that govern fisheries research in Canada. As a predominantly non-Indigenous group that works at the intersection of fisheries and justice, we encounter questions daily about how to act as allies in these efforts and take up this urgent call in our own work. Our goal with this perspective is to synthesize and share some of what we have learned about encountering and combatting colonialism in the hope that it may offer something to other non-Indigenous and settler fisheries researchers who are grappling with colonization in their own work. This synthesis is based on both Indigenous scholarship and our own experiential learning. We look to actions fisheries researchers may take to advance Indigenous sovereignty in fisheries research. We offer this to our fellow non-Indigenous researchers who likely also struggle with similar questions, and hope that in doing so, we can help move towards decolonial fisheries futures.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0870,039
Communication savante0,0240,014
Science ouverte0,0070,027
Intégrité de la recherche0,0100,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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