Decolonized Participatory Design: Sustainable Tech Adoption in Northern and Indigenous Communities
Notice bibliographique
Résumé
This paper critically examines the interplay of innovation, policy, and purpose in the context of northern and remote Indigenous communities in Canada and explores the intersection of technology adoption and decolonized participatory design (DPD). By focusing on technology adoption, specifically drawing on highlights from a community-based study on telehealth adoption in Northern Canada, the paper seeks to challenge conventional approaches to leading, managing, and organizing technology projects. As these communities face unique challenges, innovation must be redefined to prioritize inclusivity, community collaboration, and sustainable socio-economic development. The study reveals early challenges in telehealth implementation, underscoring the importance of considering community needs, local resources, and capacity and emphasizing the broader socio-cultural and technical factors in technology design, adoption, and assessment. The study highlights a mismatch between technologies designed for southern contexts and their relevance in the north, emphasizing the importance of community-driven approaches and a DPD framework informed by Science and Technology Studies and Indigenous perspectives. It underscores the potential of DPD to reshape decision-making for technology solutions aligned with community needs. The paper contributes to community-engaged innovation management research by emphasizing equitable resource distribution, responsible innovation, and Indigenous knowledge for sustainable innovation in community contexts.
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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 | 0,053 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,030 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».