Western Washington University Panel Discussion | Hidden Silence: How Does Education Shape a Nation?
Notice bibliographique
Résumé
In this roundtable, speakers addressed the long-term impacts of residential and boarding schools for Native people in the U.S. and Canada. The panel included Chief Bev Sellars (Xat’sull First Nation/Soda Creek First Nation), Dr. Hollie Mackey, North Dakota State University (Northern Cheyenne), and Anna Lees Ed.D., Western Washington University (Little Traverse Bay Bands of Odawa, descendant). Drawing on their own experiences, work, and activism, the panel reflected on the effects of lasting trauma and discuss efforts of healing and rehabilitation for Indigenous communities. A blessing and land acknowledgement was delivered by Lummi Nation Elder Juanita Jefferson and Laural Ballew, Western's executive director of American Indian/Alaska Native and First Nations Relations & Tribal Liaison to the President. This panel sought to further contextualize the 2023 Joseph and Rebecca Meyerhoff Annual Lecture co-hosted by Western Washington University and the United States Holocaust Memorial Museum on Friday, April 7, 2023. More information about this discussion can be found at https://www.wwu.edu/hidden-silence.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».