Networks of resilience: online sharing and visions of community in Cambridge Bay, NU
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte historique du contrôle colonial sur le nord du Canada, la recherche sur les médias numériques au Nunavut a récemment décalé. Au lieu d'être un outil de destruction culturel, l'Internet est maintenant conçu comme un outil de transmission du savoir traditionnel des Inuit Qaujimatquqangit. Dans cette thèse, j'appuie sur la critique de Glen Coulthard de la politique coloniale de la reconnaissance, pour soutenir qu'en étant conscient aux relations entre les médias numériques et les conditions de vie, la recherche sur la revitalisation culturelle des Inuits en ligne pourrait avoir une signification au-delà de l'appui de la politique de reconnaissance. En employant une étude ethnographique de Cambridge Bay News, un groupe Facebook pour une communauté au Nunavut, j'examine les pratiques de partage de l'économie autochtone mixte et la politisation des préoccupations locales dans le groupe Facebook. Je soutiens que l'économie autochtone mixte sur Cambridge Bay News élargit les réseaux de partage qui ont contracté suite au peuplement colonial. Les membres du groupe soulèvent souvent des préoccupations, mais le groupe n'est pas un espace de contestation. Grâce à ces études de cas, cette thèse explore la façon dont ce groupe Facebook impacte les relations des membres avec la terre, la communauté, et le gouvernement territorial et fédéral.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".