Merging Indigenous and Western research methodologies:Reflections on a journey
Notice bibliographique
Résumé
We would like to acknowledge the traditional custodians of Country across Australia and the Torres Strait Islands. Indigenous knowledges are and have been used to support us to sustainably exist with Australia’s fragile ecology for thousands of years but are only recently being valued for their role in creating a sustainable future for Australian fauna. Indigenous Ecological Knowledges can play a vital role in the future management, and recovery of Australian native species. But the value of this knowledge needs to be recognised by those in decision-making roles. Here, I present these concepts using my family totem, the Koala, as a case study for how these two knowledge systems can be merged. As part of my Honours research year, I completed reflections that were centred around the experience and challenges that I, as an Indigenous person, would experience when merging Indigenous and Western research methodologies. The key reoccurring findings of my reflections were categorised into 1) my growth as an Indigenous person, 2) gaining a deeper sense of ecology, 3) Indigenous Ecological Knowledge, and 4) incorporating culture into a Western science system. This experience overall showed that it is possible to bring your own cultural experience and way of conducting science into the current dominant scientific practice.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».