Continuing the work of respectful engagement: AFS 2025 and Indigenous partnerships in San Antonio
Notice bibliographique
Résumé
Conversations around the need for greater Indigenous inclusion at the American Fisheries Society (AFS) meetings have been ongoing for several years. During the 2023 AFS Annual Meeting in Grand Rapids, Michigan, conversations with Indigenous attendees further underscored that our professional society must do more to engage with Indigenous members and the Tribes or Nations in the places where our meetings occur. In response, the Respectful Meetings Working Group (RMWG) was formed in 2024 by a group of dedicated volunteers (Cannon et al., 2024). The group’s mission is rooted in two guiding principles: to be better guests on Indigenous lands and to welcome, value, and celebrate Indigenous Peoples, and knowledge systems at AFS meetings. In 2024, the RMWG partnered with Kua`āina Ulu ‘Auamo (kuahawaii.org), a Native Hawaiian-led organization, to organize service-learning projects, highlight Indigenous speakers, and support Native Hawaiian businesses during the AFS Annual Meeting in Honolulu, Hawai‘i. The group raised over US$66,000 to support Indigenous participation, hosted a networking event attended by nearly 100 Indigenous individuals and allies, coordinated service events involving hundreds of participants, and provided safe spaces and culturally relevant programming. These efforts were grounded in the belief that AFS meetings should reflect inclusion, reciprocity, and respect.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,016 |
| Communication savante | 0,017 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».