Duoethnography for Reconciliation: Learning through Conversations
Notice bibliographique
Résumé
Positioned by our different cultural backgrounds and histories, we come together as educators to form an ethical space of engagement to discuss the complexities of truth and reconciliation in Canada. As an opening for our dialogue, we reflect on our earlier research—a duoethnographic reading of the Truth and Reconciliation Commission’s 94 Calls to Action. We came to this work with little prior knowledge, and mixed feelings of nervousness, reverence, and responsibility. By sharing our journey, we may offer direction and support for others interested in beginning or furthering their own reconciliatory journeys. We invite readers to join in our conversations around coming together, negotiating collective responsibilities, making space for dialogue, and creating safety for making mistakes. As we walk together, we see this as a complex opening of possibilities, which requires continuous and simultaneous circling back and circling forward. Positionnées par nos milieux et nos antécédents culturels différents, nous nous retrouvons ensemble comme enseignantes pour former un espace éthique où discuter des complexités de la vérité et réconciliation au Canada. En guise de début de dialogue, nous réfléchissons sur notre recherche antérieure, une lecture duo-ethnographique des 94 appels à l’action de la Commission de vérité et réconciliation. Quand nous avons commencé ce travail, nous avions peu de connaissances antérieures et ressentions à la fois de la nervosité, de la révérence et un sens de responsabilité. En partageant notre parcours, nous espérons orienter et appuyer ceux et celles qui s’intéresseraient à entamer ou poursuivre leur propre processus de réconciliation. Nous invitons les lecteurs à se joindre à nos conversations portant sur le rassemblement, la négociation de responsabilités collectives, et l’établissement d’un d’espace pour le dialogue où les gens se sentent à l’aise de commettre des erreurs. En se déplaçant ensemble, nous entrevoyons des possibilités complexes qui exigent des mouvements continus et simultanés vers l’avant et l’arrière. Mots clés : réconciliation; duo-ethnographie; appels à l’action; éducation, parcours de vie
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,057 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».