Libérer les mots : pour une utilisation éthique de l’approche biographique en contexte autochtone
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une réflexion sur la manière d’appréhender, en milieu autochtone, la collecte et l’analyse des données, les deux dimensions de la recherche qui sont les plus vulnérables aux biais ethnocentriques. En optant pour une démarche qui part du point de vue des participants eux-mêmes, il est suggéré de porter un regard de l’intérieur et d’aller à la rencontre du savoir intime, culturellement et territorialement situé, afin d’éclairer les choix réflexifs et originaux que font les acteurs autochtones. Pour cela, il est proposé d’opter pour l’approche biographique et d’adapter celle-ci en fonction des réalités et des demandes des partenaires de recherche autochtones. Cette adaptation doit s’effectuer à différentes étapes du processus, notamment à l’étape de l’analyse et de la valorisation des résultats. Il est notamment proposé que les récits biographiques ne devraient pas être considérés comme de simples données de terrain, mais plutôt comme un niveau d’analyse en soi et qu’à ce titre, ils devraient pouvoir avoir une existence propre, en dehors tout autant qu’au sein de la recherche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".