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Record W4412784169 · doi:10.7202/1119018ar

Les espaces éthiques d’engagement à Natashquan et Nutashkuan : vers une pratique décolonisante du travail social

2025· article· fr· W4412784169 on OpenAlexvenueaboutno aff
Sarah Stewart

Bibliographic record

VenueCanadian social work review · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSociologyHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Canada et le Québec sont actuellement engagés dans un mouvement de réconciliation. Cet article empirique, qui se base sur les données d’une recherche, explore les espaces informels de réconciliation, notamment les lieux métaphoriques et physiques où des membres de communautés autochtones et allochtones se rencontrent dans un espace éthique d’engagement. À Natashquan et Nutashkuan, ces espaces éthiques peuvent se manifester sous forme de cafés, de poésie et de territoire. Ces divers lieux contribuent à enrichir les perspectives et la posture de l’intervenant.e, favorisant ainsi la décolonisation des esprits et la formation des travailleurs.ses sociaux.les. Cela vise également à promouvoir une réconciliation entre cette profession et les communautés autochtones. Cet article traite de l’histoire du travail social dans le contexte autochtone et de l’évolution vers une décolonisation de cette pratique. La méthodologie de recherche inclut des entretiens avec des participants.es ayant pris part à un atelier de poésie à Nutashkuan et fréquenté le café L’Échouerie à Natashquan, ainsi que des observations et des notes de terrain. Les résultats de l’étude mettent de l’avant le rôle crucial des différents espaces en tant que lieux favorables à des rencontres et des dialogues interculturels authentiques, les établissant ainsi comme des espaces éthiques d’engagement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.565
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.005
Science and technology studies0.0060.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.307 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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".

Quick stats

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Published2025
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