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Enregistrement W4413417345 · doi:10.63428/1b8hrs55

Anishnabe N’oon Da Gaaziiwin: An Indigenous Peacemaking- Mediation Nexus

2025· article· en· W4413417345 sur OpenAlexaboutno aff
John Beaucage, Alicia Kuin, Paul Iacono

Notice bibliographique

RevueFourth World Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacemakingNexus (standard)MediationIndigenousPolitical scienceSociologyLawEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces a new dispute resolution process that we have termed a Hybrid Process, which has been designed to support nation-to-nation building in Canada. It is clear that classic theories and current mediation practices are not suited to conflicts that involve Indigenous peoples. In the past, we have used conventional mediation processes with First Nation People and it has not worked because mediation is not an Indigenous cultural practice. When conventional mediation has been employed, First Nation People have often not been participatory and have understandably withdrawn from the process. However, the mediation process is both malleable and adaptable, and the Hybrid Process is built on those solid foundations. A Hybrid Process refers to a combination of two culturally unique practices – Indigenous peacemaking and mediation. The combination of these two practices provides a culturally sensitive and holistic approach to conflict and nation building. This process has been designed for multi-party conflicts involving Indigenous leaders, communities, governments and stakeholders. Due to the complex nature of Indigenous relations in Canada, this process utilizes a team of culturally fluent practitioners to facilitate the process. Designed by a First Nations leader and former Grand Council Chief and two Canadian mediators, this process introduces a new perspective to resolving disputes in a changing landscape and incorporates what we have learned over many years and thousands of mediations.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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