Nin-gikino’amaagoz – I am a student
Notice bibliographique
Résumé
According to data collected from the 2016 Canada Census, there were 34 million Canadians, 2.1 million Indigenous people, and 1.5 million First Nations people. Of the total Canadian population, 28.6 million had obtained a high school diploma or equivalate certificate, while 1.2 million Indigenous people obtained the same level of education, but only 227,945 First Nations people living on-reserve graduated from high school or obtained an equivalent certificate in Canada. Therefore, at the time of the last census in Canada, only 7% of the total Canadian population, First Nations students living on-reserve graduating from high school while close to 80% of the total population who where non-Indigenous where graduating from high school in the same year and in the same country. In Manitoba, high school graduation rates for First Nations students are 39.9% lower than their non-Indigenous counterparts. There are many contributing factors to why First Nations high school graduation rates are so low. Many of these issues have stemmed from racist and assimilative polices legislated through different variations of the Indian Act. These policies have contributed to a wide array of socioeconomic issues among Indigenous people, both living on and off-reserve. As we move on to the next part of this journey, I will highlight the context and histories of these policies. You will learn that assimilation, racism, and genocide are deeply rooted in Canadian history, policy, and legislation. Which plays a significant role in educational gaps and the mistrust of authority and government.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,021 |
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 ».