Indigeneity-Grounded Analysis (IGA) as Policy(-Making) Lens: New Zealand Models, Canadian Realities
Notice bibliographique
Résumé
Engaging politically with the principles of indigeneity is neither an option nor a cop out. The emergence of Indigenous peoples as prime-time players on the world’s political stage attests to the timeliness and relevance of indigeneity in advancing a new postcolonial contract for living together differently. Insofar as the principles of indigeneity are inextricably linked with challenge, resistance, and transformation, this paper argues that reference to indigeneity as policy(- making) paradigm is both necessary and overdue. To put this argument to the test, the politics of Maori indigeneity in Aotearoa New Zealand are analyzed and assessed in constructing an indigeneity agenda model. The political implications of an indigeneity-policy nexus are then applied to the realities of Canada’s Indigenous/Aboriginal peoples. The paper contends that, just as the Government is committed to a gender based analysis (GBA) for improving policy outcomes along gender lines, so too should the principles of indigeneity (or aboriginality) secure an indigeneity grounded analysis (IGA) framework for minimizing systemic policy bias while maximizing Indigenous peoples inputs. The paper concludes by theorizing those provisional first principles that inform an IGA framework as a policy (-making) lens.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,053 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».