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Enregistrement W4412529329 · doi:10.1080/02660830.2025.2536421

You reap what you sow: exploring gardens as a (in)fertile space for the inclusion of indigenous women’s narratives in living history museums

2025· article· en· W4412529329 sur OpenAlexaffabout
Mary Pinkoski, Brittany Cherweniuk, William Hanson-Hope

Notice bibliographique

RevueStudies in the Education of Adults · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)NarrativeIndigenousGender studiesSpace (punctuation)Living spaceSociologyEconomic growthPolitical scienceArtDemographyEcologyBiologyEconomicsLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our paper explores the experiences of three museum practitioners as they worked to address complex historical and contemporary intersections of gender and power at Fort Edmonton Park, a living history museum in Edmonton, Alberta, Canada. In our case study, we detail a narrative of changes to a Métis woman’s (Emma McDonald) garden, arguing that the interpretive space is a pedagogical site where a project of gender justice was enacted and redacted. Throughout the article, we traverse the garden demonstrating how the space and its interpretation originally reinforced settler-colonial projects, including the erasure of Indigenous women’s narratives. Then, we focus on the changing narrative of the garden and how it began to refute these settler-colonial projects by becoming a space that allowed for the interpretation of Métis knowledge through the planting of native plant species and medicines. Finally, we explore how this narrative was further complicated as we witnessed the garden transition back into a settler-colonial space, once again erasing the voice of a Métis woman and practices of Indigenous ways of knowing.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0240,037
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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