How Expansive Is Oregon Trail History? with Professor Margaret Huettl
Notice bibliographique
Résumé
Can you map out the Oregon Trail? If you just flashed back to playing The Oregon Trail video game in your sixth grade computer lab, get ready for a journey. Jonathan and Professor Margaret Huettl explore how Native knowledge systems established the Oregon Trail; how Native peoples experienced non-Native settlers moving West; and how Indigenous communities today are reckoning with this past to build a better future. Margaret Huettl, a descendant of Lac Courte Oreilles Ojibweg, Assyrian refugees, and European settlers, is Assistant Professor in History and Ethnic Studies at the University of Nebraska-Lincoln. She is a scholar of Native American history and North American Wests, and her research examines the continuities of Ojibwe sovereignty in the context of settler colonialism in both the United States and Canada, centering Ojibwe ways of knowing. You can follow her on Twitter @historianhuettl. Want to learn more about the Oregon Trail? See whose land you're living on, or learn more about the Native nations whose land was crossed by the Oregon Trail: Native-Land.ca Visit the only Oregon Trail museum run by Indigenous people: TAMÁSTSLIKT CULTURAL INSTITUTE Explore the Fort Laramie Treaty through an interactive case study: Fort Laramie Treaty Case Study Read Margaret's work: \\"Treaty Stories: Reclaiming the Unbroken History of Lac Courte Oreilles Ojibwe Sovereignty\\" Learn more about Indigenous representations: IllumiNative. Check out some Indigenous-centered games: When Rivers Were TrailsInvadersGrowing Up OjibweNever Alone Find out what today's guest and former guests are up to by following us on Instagram and Twitter @CuriousWithJVN. Transcripts for each episode are available at JonathanVanNess.com.Check out Getting Curious merch at PodSwag.com.Listen to more music from Quiñ by heading over to TheQuinCat.com.Jonathan is on Instagram and Twitter @JVN and @Jonathan.Vanness on Facebook.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,775 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».