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Enregistrement W6965533328 · doi:10.35010/vcft-0d95

Ri’pin’tsas ílti skvlhta, ílti spl’úkwa muta7 i skcúsa. Raised in mud, wood smoke, and tears: Reclaiming Indigenous Identity Post Sixties Scoop.

2024· article· en· W6965533328 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEmily Carr University of Art and Design Repository · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensEmily Carr University of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeIdentity (music)IndigenousLiminalityColonialismStorytellingApprehensionGenocidePraxis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Raised in mud, wood smoke, and tears is a personal exploration through research/praxis that investigates ways of re-connecting to oral storytelling and land-based forms of knowledge that were ruptured by the Sixties Scoop. My praxis involves the unfolding of an intergenerational narrative that is presented: both my mother, Maria Mae Pascal, and my late grandmother, Theresa Attsie Pascal of the Lil’wat Nation are survivors of the Sixties Scoop which was the mass apprehension of Aboriginal children from their families into the child welfare system that began during the 1960’s and is said to have continued until the 80’s, but I believe it continues still today as our children are still being taken. This thesis is a response to the profound losses left from this part of my colonial history; the land-based elements are representations of these places of disconnection and reconnection. It is an MFA journey that grapples with the intergenerational effects of cultural genocide but is also a story about the reclamation of ancestral heritage. This thesis support document tracks the forces and processes of my research and final MFA project. It is a multi-sensorial installation that invites viewers to inhabit the space and feel the loss and hope that is being evoked through the work.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,011

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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