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Enregistrement W4408122250 · doi:10.1080/02681102.2025.2472495

Indigenous knowledge and information technology for sustainable development

2025· article· en· W4408122250 sur OpenAlexaff
Ransome Epie Bawack, Sian Roderick, Abdalla Badhrus, Denis Dennehy, Jacqueline Corbett

Notice bibliographique

RevueInformation Technology for Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIndigenous Knowledge Systems and Agriculture
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentKnowledge managementInformation technologyTraditional knowledgeIndigenousBusinessEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceComputer scienceGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the proliferation of IT applications worldwide, Indigenous knowledge remains marginalized in the mainstream information technology (IT) and Information Systems (IS) discourse. This special section explores tensions and opportunities at the intersection of Indigenous knowledge and digital technologies, emphasizing the need for culturally sensitive, inclusive, and ethical approaches to technological innovation. Bridging IT and Indigenous knowledge systems can foster environmental sustainability, digital equity, and social justice while preserving rich cultural heritage. This editorial introduces the special section, which presents ground-breaking research demonstrating the role of IT in Indigenous financial inclusion, culturally sensitive partnerships, and community empowerment. It also calls for increased interdisciplinary scholarship to advance IT solutions that respect and amplify Indigenous voices. By recognizing Indigenous knowledge as a pillar of sustainable innovation, IT and IS research can contribute to a just and inclusive technological future.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations21
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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