Decolonial affordances of a communal heritage platform: A case study of the Reciprocal Research Network
Notice bibliographique
Résumé
Museums are increasingly reckoning with their roles in the colonization of Indigenous peoples as they seek to engage diverse forms of participation and justify their social relevance. Many are turning to digital solutions to aid with these endeavors, including digital repatriation/return platforms. How users interact with these platforms to create knowledge and how these platforms contribute to a larger decolonial aspiration is not well understood. In this study, I explore these issues, drawing on postcolonial/decolonial theories and affordance theory, using the Reciprocal Research Network (RRN). The RRN was co-designed by the Museum of Anthropology, U’mista Cultural Society, Musqueam Indian Band, and Stó:lō Nation/Tribal Council to meet the need for museums to involve Indigenous communities in heritage work. With an actor-network theory approach, I interviewed nine stakeholders (users, developers, and steering group members) of the RRN and explored the platform and documents to identify RRN actors’ specific enactments of decolonial aspirations as affordances. My exploration revealed that the RRN is bound as a network by the Item Search, which allowed for multiple entry points into a vast collection of heritage objects. These multiple entryways broke down technical and cultural barriers to and allowed for plurality in interaction with heritage. The RRN also allowed a direct contestation of museums’ data ownership by allowing users to dictate how shared knowledge is used. The RRN also was deeply embedded in Vancouver, BC, and its surrounding area, where multiple points of offline/online interaction allowed for deep explorations of the histories of First Nations peoples and aided in projects aimed at their revival. However, platform logics and museums’ lack of participation in relationship-building threatened the decolonial aspirations of the RRN. Broadly, my findings indicate that the RRN, as a communal heritage platform, is a necessary step towards building relations with Indigenous communities that requires further participation on museums’ part to develop.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».