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Reconciliation and environmental justice

2018· article· en· W6959524236 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEgo Development and Educational Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCommissionEconomic JusticeWork (physics)Indigenous rightsNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conclusion of the Truth and Reconciliation Commission (2015) launched a new chapter in Indigenous-state relationships in Canada. Despite many resulting ‘reconciliation initiatives’, there remains considerable discussion as to what form reconciliation should take and for what end. Reconciliation processes must involve Indigenous peoples from the outset and should be founded on Indigenous intellectual and legal traditions. Indigenous peoples’ conceptions of reconciliation differ markedly from state-sponsored views, particularly the view that reconciliation must be achieved among all beings of Creation, including all living things and entities that broader society does not consider to be alive (e.g. water). Indigenous concepts of reconciliation extend discussions beyond human dimensions to encompass reconciliation with the natural world as a path forward to achieve justice. As such, reconciliation must also include discussion of Indigenous environmental justice, as both Indigenous and non-Indigenous peoples need to heal their damaged relationships with each other and to the land. The Anishinaabe concept of Mino-bimaatisiwin the ‘good life’, or ‘living well’) offers guidance for ensuring that balanced relationships among all beings of Creation are maintained. Concepts such as these could provide significant guidance as we work towards achieving a more sustainable and just society through reconciliation efforts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,067
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,278 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2018
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