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Enregistrement W4407379040 · doi:10.5771/9780739183441

Reconciling and Rehumanizing Indigenous-Settler Relations

2015· book· en· W4407379040 sur OpenAlexaboutno aff
Nadia Ferrara

Notice bibliographique

RevueLexington Books · 2015
Typebook
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPolitical scienceGeographySociologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconciling and Rehumanizing Indigenous-Settler Relations: An Applied Anthropological Perspective presents a unique and honest account of an applied anthropologist’s experience in working with Indigenous peoples of Canada. It illustrates Dr. Nadia Ferrara’s efforts in reconciliation and rehumanization, showing that it is all about recognizing our shared humanity. In this self-reflective narrative, the author describes her personal experience of marginalization and how it contributed to a more in-depth understanding of how others are marginalized, as well as the fundamental sense of belongingness and connectedness. The book is enriched with stories and insights from her fieldwork as a clinician, a university professor, and a bureaucrat. Dr. Ferrara shows how she has applied her experience as an art therapist in Indigenous communities to her current work in policy development to ensure the policies created reflect their current realities. Reconciling and Rehumanizing Indigenous-Settler Relations describes the cultural competency course for public servants Dr. Ferrara is leading, as a means to break down stereotypes and showcase the resilience of Indigenous peoples. She makes a compassionate and urgent call to all North Americans to connect with their responsibility and compassion, and acknowledge the injustices that the original peoples of this land have faced and continue to face. Reconciliation requires concrete action and it starts with the individual’s self-reflection, engagement in authentic human-to-human dialogue, learning from one another, and working together towards a better future, all of which is chronicled in this insightful book.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,277 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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