EP#5 (S.2) Guest Co-Host Wab Kinew With Special Guests Chief Isadore Day, Tanya Kappo Dr. Pam Palmater
Notice bibliographique
Résumé
In this episode of Red Man Laughing I have a guest Co-Host for the very first time - I'm joined by Mr. Wab Kinew. Wab and I have been talking about creating/starting a new podcast together and we (along with our dear friend Lorenzo) have kicked around the idea for months. Last night, when news from Ottawa started to roll in about the movement the Chiefs at the AFN Special Assembly made - we thought this would be the perfect chance to put our heads together and try something new. Today on the show we feature THREE incredible leaders and we chat with them about the INCREDIBLE movement we see happening in Indian Country today here in Canada. Featured on the show this week we have Chief Isadore Day (Serpent River First Nation), Tanya Kappo (one of the leaders creators behind the #IdleNoMore community movement) Dr. Pam Palmater (Mi'kmaq Lawyer, Ryerson University). INTERVIEW TIMES Chief Isadore Day Interview begins at 42.00 Ryan McMahon Breaking Down The Proposed 24 Hour Telethon Idea 1hr 10mins Tanya Kappo Interview begins at 1hr 15mins Dr. Pam Palmater Interview begins at 1hr 33mins As always, thanks for listening. Make sure you subscribe to the podcast to get new episodes send directly to your RSS Reader, Email or iTunes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,175 | 0,031 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».