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Enregistrement W6893100603 · doi:10.5281/zenodo.14672691

Right way, wrong way, better way: A global model for developing the ethical engineer working with Indigenous communities

2018· article· en· W6893100603 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousEntertainmentEngineering educationTraditional knowledgeQuality (philosophy)Displacement (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For eight years, a team of Aboriginal and non-Aboriginal staff at the University of South Australia (UniSA) have embedded Aboriginal content across a STEM-based Division. In 2016, a group of Aboriginal and non-Aboriginal women developed, and then piloted, a 'digital extension' of this approach with the 'Blue Wren' STEM, Cultural Understanding and Aboriginal Communities [1] portal. The centrepiece of this portal is the Blue Wren Sports Association problem-based learning collection of vignettes. The profession of engineering intersects with Aboriginal Australians in many ways. Engineering in remote areas often imposes 'whitefella' (non-Aboriginal) solutions which can mean the difference between improving quality of life (where consultation is done well) or imposing irrelevant, costly and unsustainable solutions (where consultation may have been done poorly) [For example 2]. In Adelaide, South Australia, engineering works proliferate along the banks of its River Torrens (Karrawirra Pari). They include a weir; a hospital; an entertainment precinct; sewers; storm water run-off; a sports oval; a railway; floating barrages; pathways and footbridges. Until recently, most have been developed without consultation with the local Kaurna custodians, despite the river's historical, cultural and life-giving role as a food source and gathering place. This lack of due regard is unsurprising, given historical attempts by Governments to marginalise Aboriginal voices through 'White Australia' policies – displacement from land and stolen generations. A 'cult of forgetfulness practised on a national scale' has denied past wrongs and custodianship of country [3]. By the time an engineering student arrives at university, they have received relatively little by way of education about Australia's First Nations people [4]. This omission in formal learning is mirrored in other countries. For example, where 87% of textbook references to Native Americans pre-date the 1900s [5]. At UniSA a recent survey of engineering students (n26) associated with the study presented, found 73% cited most of their learning was derived from sources other than high school. They demonstrated a superficial or inaccurate understanding such as 'They [Aboriginal people] are not interested in making friends with non-Aboriginal people' to 'They have brown skin' to 'They play digeridoos'. As engineering educators, it behoves us to develop graduates who can implement solutions with full and informed community consultation and 'work with communities instead of unto' [6]. This obligation is globally linked to the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples [7], and mirrored by the Australian professional accrediting body, Engineers Australia [8] and the Reconciliation Action Plans of Engineering firms [for example 9]. This paper presents an evaluation of the first implementation of the Blue Wren resource. The pilot took place in a core undergraduate course, Sustainable Engineering Practice and examines qualitative changes in student perceptions of working with Aboriginal Australians through looking at student writing.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0250,059
Communication savante0,0180,019
Science ouverte0,0040,035
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission1
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