Converser sur l’autochtonisation des universités comme mode d’engagement éthique favorisant la décolonisation
Notice bibliographique
Résumé
Depuis les appels à l’« éducation pour la réconciliation » de la Commission de vérité et réconciliation du Canada pour les pensionnats indiens, un nombre croissant d’universités se sont lancées dans l’autochtonisation de leur campus. Dans cet article, les autrices emploient une adaptation de la méthode autochtone de la conversation pour examiner leur travail conjoint au sein d’un comité responsable de ce type d’initiatives à leur université. Tout en explorant les effets discursifs et pratiques de situer leur travail comme une forme de « réconciliation » en contexte universitaire, elles identifient les défis comme les ingrédients essentiels à une autochtonisation de type décolonisateur des programmes universitaires. Leur constat final est que la méthode de la conversation ici employée permet de développer entre elles, collègues inégalement investies dans ce processus complexe, « espace éthique d’engagement » (Ermine 2007). Plus généralement, elles soutiennent que cette méthode constitue de ce fait une voie incontournable pour avancer la décolonisation de l’éducation postsecondaire.
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 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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».