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Enregistrement W4406026102 · doi:10.1021/acs.jchemed.4c00852

Indigenous Knowledge in Introductory Chemistry: Use of an Interior Salish Pit-Cooking Practice as a Rich Contextual Framework

2025· article· en· W4406026102 sur OpenAlexaffabout
W. Stephen McNeil

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCurriculumSophisticationChemistryContext (archaeology)Traditional knowledgeScience educationSociologyPedagogyGeographySocial scienceEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the Calls to Action of Canada’s Truth and Reconciliation Commission, a learning activity has been developed for use in introductory chemistry, exploring a traditional food-preparation practice of the Syilx and Secwépemc Peoples of British Columbia’s Interior Plateau. The activity begins the course with framing questions highlighting the sophisticated Indigenous knowledge involved in an elaborate and precisely engineered pit-cooking process. As the course progresses, the activity revisits and answers these questions using chemical principles of kinetics, thermodynamics, acid–base chemistry, and organic substitution reaction mechanisms. In alignment with principles of Two-Eyed Seeing, the learning activity fosters appreciation for the sophistication of regional Indigenous knowledge, presented as complementary to Western science. Survey responses ( N = 207) indicate a high student interest and engagement with the topic, and thematic analysis of open-ended written responses regarding the activity ( N = 33) reveal recognition of a meaningful application of multiple course concepts, admiration for the depth and complexity of the Indigenous knowledge involved, and appreciation for the authentic manner in which an Indigenous cultural context was integrated into the curriculum, demonstrating the activity’s success in promoting an understanding and respect for Indigenous knowledge within a scientific framework.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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