Iinaaka Siinakupii Tsiniikii (Little video storyteller): co-designing digital literacy with Piikani First Nation
Notice bibliographique
Résumé
Tensions persist in co-designing appropriate forms of digital literacy with Indigenous peoples, particularly in contexts of settler colonialism. Given the historically extractive nature of many institutional research relations with Indigenous peoples, emphasis should be placed on community-led approaches to learn how people are adapting and adopting digital technologies. Through concepts like Niitooii (the same that is real; paralleling), Indigenous peoples offer guidance to ensure projects generate reciprocal benefits for both researchers and communities. In this context, our article documents a multi-year project to co-design a land-based camp blending Piikani (Scabby Robe People; an Indigenous People, prairie regions of Alberta, Canada and northern Montana, USA) First Nation culture with digital literacy pedagogies. Guided by Aapátohsipikáni (Northern Piikani, an Indigenous People, prairie region of Alberta, Canada) scholarship and research on Indigenous-settler relations and methodologies, we illustrate how our long-term, iterative project design generated good relations and moments of tension and transformation.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».