Recognising Indigenous data sovereignty and implementing Indigenous data governance at the Ngangk Yira Institute for Change
Notice bibliographique
Résumé
The concepts of Indigenous data sovereignty and Indigenous data governance have attracted a great deal of attention over the last two decades. There have been several international symposia and roundtable discussions on the subject and a larger number of books and articles have been published. This paper focuses on developments in Australia, New Zealand, Canada and the United States of America, as countries with similar historical experiences, particularly in the relationship between the non-Indigenous colonisers and local Indigenous populations. Knowledge production related to Indigenous data sovereignty and data governance has direct relevance to the work of the Ngangk Yira Institute for Change (Ngangk Yira), Murdoch University – an Indigenous-led research intensive institute working in close collaboration with Aboriginal peoples and communities in Western Australia and nationally. This paper discusses development of theoretical positions on Indigenous data sovereignty and the mechanism by which this can be achieved, namely: Indigenous data governance. The variety of models, frameworks and principles are then examined. It also describes current projects being undertaken to assist Indigenous communities exercise sovereignty over their data and provides some examples of what can be achieved when research privileges an Indigenous world view and focuses on issues important to Indigenous people and communities. Finally, it explains how Ngangk Yira is incorporating the principles of Indigenous data sovereignty and governance into its research programs.
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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 | 0,027 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».