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Enregistrement W6927378882 · doi:10.25911/61n0-c195

Culture Counts: A choice modelling approach to quantifying cultural values for First Nations peoples

2020· other· en· W6927378882 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueANU Open Research (Australian National University) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChoice modellingLivelihoodValue (mathematics)IndigenousCultural valuesIdentity (music)Selection (genetic algorithm)Yield (engineering)Resource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the research question 'What methods are feasible, reliable and appropriate for quantifying cultural values for First Nations people?', this thesis demonstrates how choice modelling can elucidate and measure the value that Indigenous people place on aspects of their culture by privileging their viewpoints. Measuring and incorporating these intangible values in policy and legal frameworks is essential to effectively and substantially give voice to First Nations peoples. The idea behind this research developed while travelling with a Nyikina elder who spoke of the tension between income from employment establishing a livelihood in the western way and the cultural activity essential for maintaining cultural connection, identity and wellbeing. Using those tensions and trade-offs in choice modelling enables measurement of intangible values of culture. Choice modelling, which includes discrete choice experiments and best-worst scaling, has strong theoretical bases in economics and psychology, supported with rigorous mathematical architecture. It has been shown to accurately predict actual behaviour, with fewer behavioural biases than contingent valuation. Limited application of choice modelling with First Nations people has occurred in cultural heritage, environmental and resource management contexts. Multiphase fieldwork in several west Kimberley locations, with Nyikina and Mangala people, started with qualitative research to build trust and inform the selection of attributes and levels for the choice model. In order to yield maximum information about preferences, with minimum cognitive load, a Best-Worst Scaling Profile Case model with a supplementary question about profile acceptability, a discrete choice experiment, was developed and incorporated into a survey. The relative preferences identified in responses yield dollar valuations for the cultural attributes. Overall, access to traditional Country had the strongest responses to lowest and highest levels yielding marginal values of up to {dollar}0.44 million per person per annum. As well as informing methodological development, this research has significant implications and potential applications in policy and legal contexts. The need for Indigenous viewpoints to be central in policy development is generally accepted, and choice modelling could support valuation in this context. Failures to protect cultural heritage have highlighted the need to quantify and incorporate cultural values in decision making, rather than dismissing them as immeasurable. Application of choice modelling in native title compensation cases could overcome the current limitation of determinations being reliant on judicial intuition and market proxies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,421
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,015 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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