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Enregistrement W6999137333

BRIDGING INDIGENOUS KNOWLEDGE AND WESTERN SCIENCE: CO-CREATING BEST PRACTICES FOR COLLABORATIVE ENVIRONMENTAL RESEARCH

2024· dissertation· en· W6999137333 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndigenous Services Canada
Mots-clésIndigenousTraditional knowledgeBest practiceBridging (networking)Knowledge translationCommunity-based participatory researchData collectionCommunity engagement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A co-creation framework was developed for non-Indigenous scientists and engineers aiming to conduct research with Indigenous communities. Developed from pre-existing CBPR and co-creation theories, this guide incorporated the personal experiences of two master's students working on this project. As Indigenous communities and individuals are not monoliths, the first draft of this framework was devised to be expanded for use with various other groups allowing researchers to apply relevant concepts specific to their projects. The co-creation framework was developed and executed by conducting an initial water quality analysis of drinking water from SN. Initiated by Duignan’s 2019 SN health survey feedback, preliminary water parameters were analyzed for select households across the community. Community services and members were instrumental in co-creating this style of data collection and knowledge translation with GWF researchers. Collections methods were primarily adapted due to the COVID-19 pandemic, in which researchers were led initially by community liaisons and taken to households to collect drinking water samples. Instead, homeowners were supported in collecting their own drinking water samples and providing them to community educators from SNHS. Concurrently, further development and application of the framework were established through an interactive video podcast, Ohneganos Let’s Talk Water, employed to conduct, disseminate, and translate relevant community research. The community-centred methodology met the target audience where they were, on social media, rather than expecting them to decipher conventional WS science dissemination methods such as academic conferences or peer-reviewed papers. International and transdisciplinary collaboration was explored between Indigenous and non-Indigenous youth, students, experts, artists and community members. This multifaceted, award-winning show was the first to combine these various elements. A mixed methods approach via digital story was produced to illustrate the impact of LTW. While an extensive variety of guests and topics were discussed in the four seasons of the podcast, the digital story highlights those most closely aligned with the work of this thesis, decolonizing western science research and dissemination.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

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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