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Enregistrement W7006403818

Towards improving cross-cultural dialogue and learning with maps

2008· dissertation· en· W7006403818 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManitoba Hydro
Mots-clésSpace (punctuation)Representation (politics)PerceptionSightMental mappingConcept map
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research focused on consulting with the O-Pipon-Na-Piwin Cree Nation (OPCN) people of Soutn Indian Lake, Manitoba to assess whether existing mapping practices could be improved to promote cross-cultural dialogue and leaming.In this regard, two existing maps of the OPCN registered trapline area were reviewed to probe perceptions of the maps' adequacy in representing Cree space and for uncovering lessons to represent that space in a more culturally appropriate way.Research results indicated that there are many def,rciencies inherent in the typical cartographic representation of Cree space, particularly in the realms of map content, construction and the message that maps purvey.Seventeen map elements evolved out of research findings that, when implemented in mapping, would improve the conditions for cross-cultural dialogue and learning.These map elements were then compared to existing mapping practice in environmental assessment (EA) from the Wuskwatim Clean Environment hearings to uncover any methodological deficits in EA mapping.Findings indicated there was notable room for improvement in this regard.Supplementary study is recommended to fuither refine these research findings to improve mapping practice in EA.We are entering what the early explorers described on ancient maps as "terÍaincognita," an unknown land...While these were unknown lands for the early explorers, this was not true for the original people who served as guides for the newcomers.... Perhaps in our search for technical solutions, we have lost sight of the spirit needed to guide us in our search, and we need to turn to our ancient guides once again.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0210,026
Science ouverte0,0050,033
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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