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Enregistrement W6947809334 · doi:10.48336/1w7m-nw70

Approaches to establishing meaningful partnerships with Indigenous groups: an examination of protocol from eight museums

2025· article· en· W6947809334 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCultural heritageAction (physics)Traditional knowledgeIndigenous cultureSet (abstract data type)Museology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Museums are often regarded as respected places of learning; however, they have played a significant role creating and disseminating stereotypes about Indigenous People by misrepresenting them and their cultures. This, coupled with the often violent way that material culture has been collected, has left museums with legacies that can be harmful and unwelcoming to Indigenous Peoples. Indigenous activism both within and outside heritage spheres has led to documents such as UNDRIP, which affirm Indigenous sovereignties and rights to their culture and heritage, and have set a new precedent for how museums should operate and represent Indigenous cultures. This thesis examines eight museums from across Canada, the USA, and Germany to understand how they are engaging with the Indigenous Nations they represent, and further, how they are counteracting their legacies. This is coupled with the observation of the first stage of Creating Context, a community-project that brought Nunatsiavummiut to Germany to reconnect with material culture in two museum’s care. It was found that the establishment of meaningful relationships is based in trust, and brought to action with three guiding principles (1) ontological empathy; (2) power-shifting and (3) culturally specific care protocol. These themes are foundational in guiding museums toward a better museum practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,025
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,130 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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