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Enregistrement W7006740927

Water Well Told: Storytelling in source water protection

2021· dissertation· en· W7006740927 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Resources and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingIndigenousFunction (biology)Framing (construction)Value (mathematics)Government (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stories are part of our every day, but do we understand what storytelling does? In Canada, source water protection (SWP) is a planning process that is predominantly applied to improve rural and Indigenous drinking water sources. During SWP locals will often contribute their expertise by reflecting upon and sharing stories with qualified professionals. To shed some light on the social interactions behind water solutions this thesis examines the functions that storytelling can have in SWP. Interviewing 16 individuals affiliated with SWP, I asked them to share with me their perceptions and recollections of storytelling in the SWP context. To interpret their insights, I developed an integrative framework for storytelling function called the Three Faucet Framework. My framework draws upon the foundational concepts of planning, water management, Indigenous water research, and medical decision-making to analyse storytelling using three layers: themes, recollections, and value. The first Faucet revealed that storytelling can perform many different functions in SWP, all of which connect people to others, people to water, or both. The second Faucet methodically coded recollections of stories and found that informal settings are important for storytelling, and the most popular function of storytelling was to share place-based knowledge. The second Faucet provided good discussion topics, but the third Faucet assigned value to storytelling. To determine value I applied cultural theory’s idea of clumsy solutions to recollections of stories and observed several different ways of framing water problems; different rationalities. The SWP process relies on people from various government departments, expertise, and cultures, thus opposing ideas often collide. The best, ‘clumsy’ solutions emerge when every voice has a chance to be heard, and my findings confirm that when given the right space, storytelling encourages this process and likely enhances Indigenous involvement in water solutions.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,018
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,165 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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