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Enregistrement W4417466299 · doi:10.1093/oxfordhb/9780197766859.013.0008

Indigenous Peoples, Social Policy, and the Challenges of Reconciliation

2025· book-chapter· en· W4417466299 sur OpenAlexaffabout
Martín Papillon

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCultural assimilationSocial policyState (computer science)Social WelfareInequalityWelfareWelfare state

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter examines the persistent socio-economic disparities between Indigenous and non-Indigenous peoples in Canada, linking them to the historical entanglement of the welfare state with assimilationist policies. This legacy has produced a segmented social policy regime in which Indigenous peoples—particularly First Nations living on reserves and Inuit in remote regions—receive underfunded and jurisdictionally fragmented services. These inequalities are further exacerbated by systemic discrimination and chronic infrastructure deficits. Focusing on health and education, the chapter illustrates how jurisdictional gaps and standardized service models systematically fail to address the distinct needs and priorities of Indigenous communities. It then analyzes recent developments in child welfare policy framed by the language of reconciliation that signal a shift toward needs-based funding, substantive equality, and the recognition of Indigenous self-determination. While these initiatives represent important steps forward, their impact remains constrained by top-down implementation approaches and persistent federal-provincial tensions. The chapter concludes that meaningful reconciliation in social policy requires a fundamental transformation of intergovernmental relations and institutional practices—one that positions Indigenous nations as equal partners with the authority to define and deliver social programs in accordance with their own understandings of well-being.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,028
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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