Converser sur l’autochtonisation des universités comme mode d’engagement éthique favorisant la décolonisation
Bibliographic record
Abstract
Depuis les appels à l’« éducation pour la réconciliation » de la Commission de vérité et réconciliation du Canada pour les pensionnats indiens, un nombre croissant d’universités se sont lancées dans l’autochtonisation de leur campus. Dans cet article, les autrices emploient une adaptation de la méthode autochtone de la conversation pour examiner leur travail conjoint au sein d’un comité responsable de ce type d’initiatives à leur université. Tout en explorant les effets discursifs et pratiques de situer leur travail comme une forme de « réconciliation » en contexte universitaire, elles identifient les défis comme les ingrédients essentiels à une autochtonisation de type décolonisateur des programmes universitaires. Leur constat final est que la méthode de la conversation ici employée permet de développer entre elles, collègues inégalement investies dans ce processus complexe, « espace éthique d’engagement » (Ermine 2007). Plus généralement, elles soutiennent que cette méthode constitue de ce fait une voie incontournable pour avancer la décolonisation de l’éducation postsecondaire.
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 | 0.017 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".