Création de ponts pour la réconciliation : récit de vie d’une direction d’école atikamekw
Bibliographic record
Abstract
La mise en œuvre des appels à l’action de la Commission de vérité et réconciliation (CVR) du Canada est un défi pour des directions d’écoles autochtones où collaborent des enseignants allochtones et des enseignants autochtones. Ce contexte implique une réflexion constante sur les moyens à entreprendre pour réaliser ces actions. Dans le cadre d’une recherche qualitative exploratoire au sein de ces écoles, 23 directions scolaires ont été rencontrées. À la suite de ces rencontres, pour les besoins de la présente contribution, un témoignage a été retenu et livré en récit; il portait plus particulièrement sur la mise en place d’actions qui favorisent la création de ponts entre les acteurs dans le contexte de la publication du rapport de la CVR. Pour des Autochtones, le récit constitue un mode de communication et une pratique pédagogique, lequel fait appel à la narration d’expériences, à des connaissances, à des croyances, à des valeurs, etc. Dans le présent article, nous rapportons ce récit, qui comporte précisément des pistes d’action, des pratiques et des expériences, racontées comme autant d’apprentissages bénéfiques, desquels émergent plusieurs analyses. Les réflexions partagées permettent d’avancer dans cette voie de la réconciliation et de la décolonisation de l’éducation au sein même des écoles autochtones.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".