Mele as methodology: crafting (k)new tools for Indigenous research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In Decolonizing Methodologies (1999), Linda Tuhiwai Smith asserted that “the master’s tools of colonization will not work to decolonize what the master built.” Smith challenged Indigenous researchers to fashion “new tools for the purpose of decolonizing and Indigenous tools that can revitalize Indigenous knowledge” (p. 22). A quarter of a century later, this paper reflects on the powerful impact that Smith’s call to action has had upon recent generations of bright, politically active and culturally grounded Native Hawaiian researchers, many of whom are innovatively turning to the Native epistemologies embedded in our traditional cultural practices to craft (k)new research tools and methodologies. Design/methodology/approach This paper features three Native Hawaiian scholars who are simultaneously hula and mele (traditional Hawaiian dance and song) practitioners and who instinctively turned to their hula training to guide and indigenize their research practice. Findings Each of these three scholars describes how they creatively applied the Hawaiian epistemologies embedded in their hula and mele training to fashion (k)new, Indigenous methodologies to guide (1) their research conduct, (2) their data analyses or interpretations and (3) the presentation of their research findings, respectively. Originality/value These three Hawaiian scholars and hula practitioners represent a larger groundswell of Native Hawaiian researchers who are bravely and creatively drawing upon the traditional wisdom and sensitivities embedded in our cultural practices to craft and wield (k)new research tools to “dismantle the master’s house” (Lorde, 1981) and build an Indigenous hale (house) of our own.
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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 | 0,240 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,115 |
| Communication savante | 0,024 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».