Use of a Digital Storytelling Workshop to Foster Development of Intergenerational Relationships and Preserve Culture with the Nak’azdli First Nation: Findings from the Nak’azdli Lha’hutit’en Project
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La communauté autochtone Nak’azdli Whut’en du nord de la Colombie-Britannique a reconnu l’importance de préserver et de partager entre les générations la sagesse, les connaissances culturelles et les traditions orales des aînés. Nous présentons les résultats d’un atelier intergénérationnel portant sur les récits numériques, dirigé par le Nak’azdli Health Centre, en collaboration avec des organismes communautaires et des partenaires universitaires. Dans le cadre d’un plan d’action participatif conçu conformément aux principes PCAP®, un atelier de 10 séances a été créé et mis à l’essai. La technologie WeVideo a été utilisée pour faciliter le partage des connaissances entre des élèves du primaire et des aînés. Les aînés ont partagé leur expérience et leurs connaissances à travers leurs récits. Les élèves ont enregistré les récits des aînés et y ont ajouté des images et des sons pour transposer la vision des aînés sous une forme numérique. Ainsi, les aînés et les élèves ont œuvré en partenariat pour co-créer des récits numériques constituant un héritage culturel pour les générations futures. Cet atelier était en accord avec le programme scolaire de la Colombie-Britannique. Il a favorisé les relations intergénérationnelles entre les aînés et les jeunes, a contribué à la préservation de l’identité culturelle et à la valorisation du rôle des aînés et des jeunes dans leur communauté.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".