Our lands tell our stories: supporting Indigenous co-led research through the Indigenous Foods Knowledges Network
Notice bibliographique
Résumé
The Indigenous Foods Knowledges Network (IFKN) brings together Indigenous researchers and community leaders from the Arctic and U.S. Southwest along with non-Indigenous researchers to foster cross-cultural interdisciplinary knowledge exchange about sovereignty of Indigenous foods. IFKN draws on cultural and scientific expertise from shared cultural protocols and practices, Indigenous Knowledges, Earth sciences, and social sciences to better understand reclamation, preservation, and perpetuation of traditional food practices to sustain Indigenous food sovereignty in a rapidly changing global environment. In this article, we discuss how IFKN developed a methodology prioritizing relational accountability encompassing both people and place while establishing a framework for collaborative learning that centers Indigenous Knowledge systems. We provide examples from our roles as Tribal community members, university researchers, and network members in creating an organizational framework for this collaborative work and connecting it to community, university, and research protocols and practices. We further describe the ways that IFKN adapted during the COVID-19 pandemic to continue to remotely co-produce knowledge and amplify concerns and priorities of community partners through non-academic settings.
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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 | 0,029 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».