Let us not drift: Indigenous justice in an age of reconciliation
Notice bibliographique
Résumé
At the turn of the 21st century, truth commissions arose as a new possibility to address the violence and trauma of removing Indigenous children from their families and nations in what is now known as North America. The creation of two truth and reconciliation commissions in Canada and Maine marked an important step in addressing Indigenous demands for justice and the end of harm, alongside Indigenous calls for truth-telling. Holding Indigenous conceptions of justice at its core, this dissertation offers a comparative tracing of the work of the Truth and Reconciliation Commission of Canada (2009-2015) and the Maine Wabanaki-State Child Welfare Truth and Reconciliation Commission (2013-2015) as they investigated state practices of removing Indigenous children from their homes and nations. More specifically, this dissertation examines the ways these truth commissions have intersected with Indigenous stories and how Indigenous stories can inform how we understand the work of truth and reconciliation commissions as they move to provide a form of justice for our communities. Within both commission processes, stories of Indigenous experiences in residential schools and the child welfare system were drawn from the perceived margins of settler colonial society in an effort to move towards truth, healing, reconciliation and justice. Despite this attempted inclusion of stories of Indigenous life experiences, I argue that deeply listening to Indigenous stories ¬¬in their various forms—life/ experiential stories, and traditional stories—illuminates the ways that the practice of reconciliation has become disconnected from Indigenous understandings of justice. As such, I argue that listening to Indigenous stories, not just hearing the words but instead taking them to heart, engaging with them and allowing them to guide us, moves toward more informed understandings of what justice looks like for Indigenous communities.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,061 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».