Notice bibliographique
Résumé
This introductory chapter first lays out the questions that the book seeks to address. What is responsible for the appalling conditions of North American Indigenous Peoples, where they are in abject poverty and die at excessively high rates due to alcoholism, drug consumption, and suicide? How and why have the particular historical events of the past few centuries led to the current predicament? How can economics contribute to an understanding of the grave conditions of North American Indigenous Peoples? Can we substantiate the analysis of Indigenous communities with rigorous theorizing in a manner that is consistent with mainstream economics? What policy measures would economic analysis suggest in order to ameliorate the serious problems leading to Indigenous “Deaths of Despair”? The point of departure of this book is the role of the erosion of Indigenous cultures. The same approach also sheds light on how many Indigenous communities have exhibited resilience or survivance. The tendency in economics has been to apply routine off-the-shelf frameworks based on assumptions that are not relevant to Indigenous communities. The chapter explains that this book intends to begin remedying that by using standard mainstream economics but with assumptions that are based on the lived experience of Indigenous Peoples. As a result, the theory offered provides explanations for many empirical findings regarding Indigenous Peoples of North America. Apart from its explanatory power, this work suggests some policy measures that are grounded in relevant economic theory and echo the wisdom of Indigenous elders and scholars.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,352 | 0,180 |
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 ».