SEE. I AM ONE. BALANCING POWER IN GENOMICS RESEARCH OF CONSTRUCTED WETLANDS TO CLEAN OIL SANDS TAILINGS WATER
Notice bibliographique
Résumé
Within a large-scale Genome Canada program examining genomic enhancement of constructed treatment wetland systems (CTWS) to remediate oil sands processed water (OSPW), I was positioned to study the researchers, research, and community perspectives, to contribute to a gap on how these collaborations can increase their effectiveness in using multiple ways of knowing. My work proposed to even-out power imbalances in several ways; studying the findings of affected communities1 and researchers who weave knowledge toward CTWS design and observing the project scientists, their interactions, and intellectual exchanges in their evolving network as a subject for my artwork. In this project, I used research creation in place of conventional research translation. Research creation is a powerful vehicle to assist in conveying new knowledge through the lens of art. My work commented on the weak and strong collaborations, or, in some places, lack thereof, of Indigenous, corporate, government, and non-profit representatives through research creation while supporting regenerative sustainability, by balancing mental and physical analysis (conventional research) with moral, emotional, and intercultural (introspection + building relationality + creative action) aspects of the project to better represent complete ecosystems. Finally, my work also acts as an instrument for education, a conduit of information and inquiry to reach local and wide audiences, and communities of practice in a more accessible way than the conventional scientific paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».