Reconciling with Minoaywin: First Nations Elders’ Advice to Promote Healing from Forced Displacement
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ En 2011, dans la région d’Interlake, au Manitoba, une inondation provoquée par l’homme a déplacé 17 communautés des Premières nations ayant de profonds liens ancestraux avec leurs terres. L’inondation et les déplacements forcés ont eu des effets dévastateurs dans ces communautés, incluant des morts prématurées, l’aggravation de maladies chroniques, la dépression et la solitude. En 2015, une réunion des aînés des Premières nations a rassemblé 200 personnes à Winnipeg pour discuter des moyens de se remettre des inondations provoquées. Une approche qualitative et un cadre participatif ont été utilisés pour documenter les perspectives des aînés. Vingt-trois aînés ont participé à des entrevues semi-dirigées en ojibwé et en anglais, enregistrées sur vidéo. Les discussions en petits groupes ont été documentées et transcrites en verbatim. Les recommandations des aînés sur la réconciliation avec le minoayawin (bien-être) ont été partagées par le biais d’un livret de guérison et d’un site Web. Les aînés ont partagé leurs réflexions sur le besoin de guérison de leurs peuples et de leurs communautés et ont proposé les stratégies suivantes pour aller de l’avant : pardonner, rester unis, promouvoir l’autodétermination, retrouver leur identité culturelle, et se rapprocher de la terre.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".