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Enregistrement W59061324 · doi:10.18584/iipj.2010.1.1.4

Indigeneity-Grounded Analysis (IGA) as Policy(-Making) Lens: New Zealand Models, Canadian Realities

2010· article· en· W59061324 sur OpenAlexaffvenueabout
Augie Fleras, Roger Maaka

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAotearoaIndigenousNexus (standard)PoliticsSociologyGovernment (linguistics)Argument (complex analysis)Gender studiesEnvironmental ethicsPolitical scienceLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0130,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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