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Enregistrement W4410742631 · doi:10.1515/pdtc-2024-0086

Using Digital Technologies for Indigenous Sociocultural Advancement in an Era of AI: A Systematic Critical Synthesis

2025· article· en· W4410742631 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePreservation Digital Technology & Culture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSociocultural evolutionFraming (construction)ParallelsEmpowermentSociologyGenerative grammarPoliticsPolitical scienceEngineeringAnthropologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indigenous cultural resurgence parallels generative AI emergence. This article synthesizes digital technology projects for Indigenous sociocultural advancement. It analyzes 69 studies in five continents through a bifocal critical apparatus. The first lens uses activity theory to explore project ecologies comprised of peoples, objectives, places, technologies, and tensions. The second lens reveals ideopolitical framing patterns as studies are strategically positioned at the interface of Euro-Western and Indigenous cultures. Eight project types, developed by and for Indigenous peoples, are identified. Although consumer technologies predominate, many complex IT assemblages are attested. However, technological complexity often requires “outsider” experts, which limits local control over processes, data, and outcomes. The sampled studies highlight three ideopolitical frames: cultural bridging, countering Euro-Western dominance, and technical problem-solving. The foregrounded political themes are digital empowerment, data sovereignty, identity expression, and online activism. This study critically organizes underexplored research and charts new pathways for exploring digital technologies, culture, and Indigeneity.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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