Learn, Teach, Heal: Articulations of Indigeneity and Spirituality in Indigenous Tourism in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
‘Learn, Teach, Heal’ encapsulates what seems to be occurring in Indigenous Tourism on Vancouver Island and the Haida Gwaii in British Columbia, Canada. Operating as a ‘Tourist-researcher’ in 2017 and 2018, I was there at a time when Indigenous Tourism was booming, partly facilitated by the political movement of Truth & Reconciliation. Tourism is often seen as a shallow, commercial and artificial activity, yet such a view risks speaking over the various reasons why hosts choose to engage in the industry. This dissertation offers a case study based on tours, performances and interviews with six people. The research foregrounds the voices and experiences of: Andy Everson, Tana Thomas, Roy Henry Vickers, Tsimka Martin, K’odi Nelson and Alix Goetzinger. In listening to how they present their work, I study how indigeneity and spirituality were being articulated in ways that relate to processes of decolonisation. Whilst they were all engaged in tourism for their own different reasons, a common theme that emerged was the goal to use tourism to learn, teach and heal, both for themselves and for their guests. Learning how to be guides and performers, their languages, traditional practices, histories and politics, they were able to explore with tourists aspects of their indigeneity and spirituality, illustrate diversity of peoples and practices, and teach about their values and hopes for the future. Healing is gained through having a space to learn and to teach, and to restore pride to the communities by taking control of the narratives. It is my contention that Indigenous Tourism is offering these six people sites of ‘becoming’ and ‘reclaiming’ in a way that puts decolonisation into practice.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».