Bibliographic record
Abstract
Denne avhandlingen undersøker hvordan sannhet og forsoning gjøres ved NTNU gjennom en rammeanalyse av ansatte med kunnskap om samiske forhold. Avhandlingen bygger videre på Sannhets- og forsoningskommisjonens (2023) tiltak for forsoning hvor høyere utdanning ses på som en sentral institusjon for å oppnå sannhet og forsoning i Norge. I tillegg til problemstillingen hvordan gjøres sannhet og forsoning ved NTNU? stiller avhandlingen også disse spørsmålene: hvorfor er aktive handlinger betydelig for sannhet og forsoning ved NTNU? og hvordan kan NTNU bidra til sannhet og forsoning? Her forsøker avhandlingen og ikke bare å kritisere strukturene, men også visualisere alternative løsninger. \n\nSituert fra et urbefolkningsperspektiv baserer denne avhandlingen seg på syv semistrukturerte intervjuer av ansatte ved NTNU med kunnskap om samiske forhold. Datamaterialet inneholder perspektiver fra både ansatte med og uten samisk tilhørighet, og viser en bredde i hvordan vi kan forholde oss til sannhet og forsoning fra flere ståsteder. Materialet analyseres ved hjelp av begreper fra Goffmans (1974) rammeanalyse, og bygger på teoriene epistemisk ignoranse og gavens logikk fra Spivak (1988) og Kuokkanen (2010; 2008; 2007). I tillegg trekker avhandlingen inspirasjon fra Canada gjennom tidligere forskning på sannhet og forsoning ved universiteter i etterkant av en sannhets- og forsoningsrapport (TRC, 2015). \n\nAvhandlingen diskuterer hvordan NTNU som institusjon ignorerer det samiske episteme og forhindrer en gjensidig forsoningsprosess. Analysen finner at sannhet og forsoning gjøres av små miljøer innad NTNU hvor det samiske episteme synliggjøres gjennom undervisning, forskning og i media. Disse miljøene spiller en aktiv rolle og bidrar til kunnskapsheving om samiske forhold og synliggjøring av det samiske episteme som er helt grunnleggende for en forsoningsprosess. Avhandlingen konkluderer med at NTNU kan bidra til sannhet og forsoning ved å anerkjenne det samiske episteme og gavens logikk. Gjensidighet er grunnleggende for å snakke om sannhet og forsoning ved NTNU, dermed må universitetet anerkjenne et ansvar overfor det samiske episteme, dekolonialisere egne strukturer, og bidra til en indigenisering av akademia.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.763 | 0.502 |
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".