Re-Working Statistics: An Indigenous Quantitative Methodological Approach to Labour Market Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous labour market statistics are a key technology through which the Canadian nation-state reaffirms its possession of Indigenous land. Colonizing settler norms, values, and racialized understandings inform the dominant methodological approach to Indigenous labour market statistics resulting in the persistent production of deficit-based, racialized statistical depictions of Indigeneity. The purported objectivity and neutrality of quantitative data, however, obscures the racialized origins and parameters of dominant statistical research on Indigenous labour market outcomes. This thesis denaturalizes the dominant methodological approach to Indigenous labour market statistics. The process of denaturalizing the dominant quantitative methodology undertaken in this thesis is twofold. First, I explicate colonizing power relations at three different levels of abstraction to expose the dominant social, cultural, and racial terrain from which Indigenous labour market statistics emerge. I engage with Marxist theories of capitalism and Aileen Moreton-Robinson’s (2015) theorization of patriarchal white sovereignty to construct a general framework for theorizing colonizing settler societies, before drawing on Indigenous labour histories and critical Indigenous demography to refine this framework to the particular Canadian context. Using this framework, I conduct a critical analysis of quantitative academic research on Indigenous labour market outcomes. Second, I explore the development of an Indigenous quantitative methodology in the context of work and labour research. I discuss three strategies for advancing an Indigenous quantitative research agenda on work and labour, before translating one of these strategies into practice. Specifically, using data from the General Social Survey 2016, I explore the development of a statistical model that focuses on structural inequality rather than Indigenous deficit.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
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 découle