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Enregistrement W4401516833 · doi:10.1080/14623528.2024.2388340

Water People: Genocide, Children, and Nature in Canadian Residential Schools

2024· article· en· W4401516833 sur OpenAlexafffundabout
Wanda June, Andrew Woolford

Notice bibliographique

RevueJournal of Genocide Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCambodian History and Society
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMount Royal University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGenocideIndigenousAmbivalenceSociologyCapitalismPolitical scienceGender studiesPsychologySocial psychologyEcologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on connections between Indigenous Peoples and water to better understand the cultural destruction wrought by residential schools. We begin with an overview of how genocide studies address connections between childhood socialization and the natural world, and how human links to nature are impacted by genocide. This point is further illustrated through a discussion of the centrality of water within Anishinaabe culture, whereby relationships with water contribute to the process of becoming Anishinaabe. We note that childhood is an important time for the development of water relations. Residential schools interrupted these relationships by transforming water into a tool of violence, compelling Indigenous children to reimagine their connection to water through the lens of settler capitalism and Judeo-Christian morality. Drawing on Survivor testimonies of their childhood and relationships with water before, during, and after residential schools, we demonstrate how their ability to co-create themselves as Anishinaabe with water was stifled in residential schools. We also note Survivor testimonies where water is engaged to resist assimilation and heal trauma, evidencing how the natural world can play an ambivalent role in projects of cultural destruction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0330,013
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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