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Record W7140012934

Des histoires à raconter : d’Ani Kuni à Kiuna : Les mémoires graphiques en tant qu’outils de rencontre réflexive et conversationnelle avec les réalités autochtones et allochtones du Québec

2021· other· fr· W7140012934 on OpenAlexaboutno aff
Emanuelle Dufour

Bibliographic record

VenueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)VenMaroon
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de mon projet doctoral de recherche-création, j’utilise la bande dessinée (ou des mémoires graphiques) afin de proposer une rencontre avec les histoires associées à l’éducation autochtone, mais probablement encore davantage avec la posture réflexive que nous sommes tous invités à déployer (Sousanis, 2015) au sein du processus de rencontre entre les peuples autochtones et allochtones du territoire. Le bricolage méthodologique proposé s’inscrit ainsi au sein du courant émergent des comics-based research (Weaver-Hightower et al., 2017). Il s’inspire plus spécifiquement de la praxis de bédéistes autochtones et allochtones dont la production vise à pallier le manque éducationnel en matière d’histoire culturelle et coloniale. Par la construction d’une autographie conversationnelle, relationnelle et antiraciste, enrichie par le présent complément d’analyse, je souhaite contribuer à approfondir deux questions principales : 1. De quelles façons la production de mémoires graphiques peut-elle s’inscrire en tant qu’outil de recherche au service de la rencontre avec les peuples autochtones et allochtones ? 2. Comment l’intégration de méthodes associées à la recherche-création au sein de la recherche qualitative permet-elle de rejoindre les principes et valeurs associés aux méthodologies autochtones ? Cette démarche interdisciplinaire est motivée par trois objectifs fondateurs : A. Promouvoir l’éducation citoyenne, l’introspection, la rencontre et le dialogue entre les peuples autochtones et allochtones; B. Proposer une contribution originale aux méthodes émergentes en recherche-création par l’élaboration d’une approche interdisciplinaire, novatrice et arrimée aux principes directeurs associés aux méthodologies autochtones; C. Rendre hommage aux paroles et contributions de différentes personnalités et professionnels du domaine de l’éducation autochtone, avec un accent tout particulier sur la résilience et l’agentivité des femmes de Premières Nations. Mon projet doctoral prévoit deux modules qui seront appelés à se répondre : A. Les mémoires graphiques (BD) Des histoires à raconter : d’Ani Kuni à Kiuna qui réunit entre autres les contributions de près d’une cinquantaine de personnes autochtones et allochtones tout comme une série de publications académiques portant sur l’histoire récente de l’éducation autochtone au Québec (Dufour, 2013; 2015a; 2017a; 2019a); B. Le présent document analytique permettant d’introduire les balises théoriques, de contextualiser la démarche de recherche-création et d’approfondir sa contribution méthodologique et épistémologique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.527
Threshold uncertainty score0.940

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0150.015
Scholarly communication0.0090.009
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.249 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2021
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