The Canadian Reconciliation Barometer: a rigorous tool for tracking reconciliation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples in Canada have resisted centuries of colonial harm. In response to their resurgence and calls for justice, Canada is now on what is likely to be a long and winding truth and reconciliation journey. To help monitor perceptions of reconciliation progress in a good way, our team of Indigenous and non-Indigenous researchers created the Canadian Reconciliation Barometer. In Study 1, we wrote 89 self-report items representing 13 factors of reconciliation, which reflected what we learned from Elders, Survivors, and reconciliation leaders. A national sample of 592 Indigenous and 1,018 non-Indigenous participants completed the initial item pool. Exploratory factor analyses indicated that a 13-factor model had excellent fit, with only two factors needing minor conceptual modifications. We retained 64 internally consistent items representing 13 factors of reconciliation: Good Understanding of the Past and Present, Acknowledgment of Government Harm, Acknowledgment of Residential School Harm, Acknowledgment of Ongoing Harm, Engagement, Mutually Respectful Relationships, Nation-to-Nation Relationships, Personal Equality, Systemic Equality, Representation and Leadership, Indigenous Thriving, Respect for the Natural World, and Apologies. In Study 2, a national sample of 599 Indigenous and 1,016 non-Indigenous participants completed the retained items. The hypothesized factors had excellent fit, and the factor structure did not differ between Indigenous and non-Indigenous participants. We conclude by discussing contributions to social-psychological conceptualizations of reconciliation and how to use the Canadian Reconciliation Barometer to monitor social change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».