Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,081 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».