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Enregistrement W6904832697 · doi:10.14288/1.0390667

Visual Storytelling, Intergenerational Environmental Justice and Indigenous Sovereignty : Exploring Images and Stories amid a Contested Oil Pipeline Project

2020· article· en· W6904832697 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceIndigenousStewardship (theology)Environmental justiceFood sovereigntyVisual researchSovereigntyStorytellingVision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual practices of representing fossil fuel projects are entangled in diverse values and relations that often go underexplored. In Canada, visual media campaigns to aggressively push forward the fossil fuel industry not only relegate to obscurity indigenous values but mask evidence on health impacts as well as the aspirations of those most affected, including indigenous communities whose food sovereignty and stewardship relationship to the land continues to be affronted by oil pipeline expansion. The Tsleil-Waututh Nation, based at the terminal of the Trans Mountain Pipeline in Canada, has been at the forefront of struggles against the pipeline expansion. Contributing to geographical, environmental studies, and public health research grappling with the performativity of images, this article explores stories conveying health, environmental, and intergenerational justice concerns on indigenous territory. Adapting photovoice techniques, elders and youth illustrated how the environment has changed over time; impacts on sovereignty—both food sovereignty and more broadly; concepts of health, well-being and deep cultural connection with water; and visions for future relationships. We explore the importance of an intergenerational lens of connectedness to nature and sustainability, discussing visual storytelling not just as visual counter-narrative (to neocolonial extractivism) but also as an invitation into fundamentally different ways of seeing and interacting.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,021
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,008
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
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