Decolonizing Academic Funding: An Evaluation of an Indigenous Collaborative Funding Initiative
Notice bibliographique
Résumé
In 2020 an innovative Indigenous community-led internal funding initiative was undertaken at a major university in Canada, followed in 2022 by a qualitative study of its inaugural round. This funding initiative is unique in that each research project was first identified by an Indigenous community/organization through a Canada-wide outreach process. The outreach process involved reaching out to over 700 Indigenous communities and organizations, via email or telephone, to ask if they would be interested in participating in a funded research project they identified as important and beneficial. The role of the university academic research partners was that of mentor rather than principal investigator for each project. Nine community-led research projects were funded and are currently underway. In this paper the authors outline the process of developing the initiative, its components, and findings from the study. Successes and challenges of the funding model are identified followed by a discussion of emergent themes. One of the key themes that emerged is that although there are aspects of this initiative that met its intended goals, it highlights a barrier in meeting one of the objectives, contributing to Indigenous research governance and self-determination.
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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 | 0,142 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».