Using Indigenous Methodologies to Evaluate School Community Councils in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2018, the author undertook a learning-oriented evaluation (Dahler-Larsen, 2009) of School Community Councils (SCCs) in Saskatchewan. The evaluation sought to determine the current state of SCCs in relation to achieving their mandate and engaged approximately 120 participants. To achieve a critical analysis of SCCs in Saskatchewan, the author also conducted a culturally responsive evaluation (Hopson, 2009; Mertens & Zimmerman, 2015) by interviewing four non-SCC parents (Indigenous, immigrant newcomers, and visible minority). As an Indigenous researcher, it was important to the author that this evaluation was situated within a context that respected and reflected who the author is as Métis and that it was carried out in a way that honored Indigenous approaches (Battiste, 2013; Cardinal & Hildebrandt, 2000; Kovach, 2009; Tuhiwai Smith, 1999) with a view to putting the principles of respect, relationality, and reciprocity into action. In this chapter, the author describes the tension the author experienced as an Indigenous researcher when confronted with pursuing evaluation through Western research methodologies, including ethnography. The author describes how the author centered Indigenous methodologies (Kovach, 2009) within an evaluation tradition (Ryan & Cousins, 2009) by formulating the study in Indigenous theory, situating the author in the study, and bringing Indigenous approaches as the primary methods in a culturally responsive evaluation (Bowman et al., 2015; Hopson, 2009; Kovach, 2009; LaFrance et al., 2012). Decolonizing research is a process, and the author offers this chapter to encourage Indigenous researchers to embrace this tension, build upon lessons learned, and continually refine the understanding and practice of utilizing Indigenous methodologies in evaluation.
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 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 | 0,029 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».