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Enregistrement W7053002648

Settler-Author Allyship in Centering Indigenous Ecologies: Communal Will Through Collective Environmental Guilt in This Tender Land and Caleb's Crossing

2022· article· en· W7053002648 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarsArchive (Brigham Young University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousRedressFraming (construction)Collective responsibilityCasualUnanimitySustainabilityCreaturesInjusticeMetis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The January 2021 edition of PMLA housed an entire cluster on "Indigenous Literatures and the Anthropocene," in which at least four of the eight non-Indigenous contributors directly addressed and supported a call for learning from and collaborating with Indigenous voices. The unanimity of the discussion dissolves somewhat drastically when considering exactly how this should be done, leading Melanie Taylor to voice one of the framing questions of the cluster: "If it is increasingly clear that not all members of Anthropos are equal drivers of the Anthropocene, and that not all are uniformly compromised by its havoc, how can we begin to manufacture a communal will to redress it?" (Taylor 10). My thesis presents as a potential solution collective environmental guilt—collective guilt responding to the specifically ecological violence enacted by settler-societies. William Kent Krueger's This Tender Land and Geraldine Brook's Caleb's Crossing, two works of settler-authored historical fiction, utilize collective environmental guilt to manufacture a communal will in their popular readerships by demonstrating and assigning guilt to the settler-collectives of their protagonists before guiding readers to embrace and center Indigenous ecologies as a potential path to mitigating that guilt and promoting positive environmental change. As settler-authored works, the texts offer an alternative mode of engagement with Indigenous knowledges for an audience traditionally outside of scholarly discourse's reach in a way that models a path for ally authorship supporting Indigenous environmental movements.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,034
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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