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Enregistrement W1752982404 · doi:10.3138/topia.32.201

Eyewitness to a Whale Hunt: Theory, Event, and Apology in the Inuit North

2015· article· en· W1752982404 sur OpenAlexvenueaboutno aff
David Laurence Dunne

Notice bibliographique

RevueTOPIA Canadian Journal of Cultural Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalingWhaleHistorySovereigntyEthnologyLawArchaeologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper revisits a whale hunt that took place in the vicinity of the hamlet of Pangnirtung, Nunavut, in 1998. An eyewitness to the hunt, I wrote a Master’s thesis, “The Bowhead Whale Hunt at Kekerten, Nunavut Territory (July 1998),” giving a chronicle of its duration and preparation. The hunt was undertaken by the Inuit as a way of dealing with a haunted piece of their past: the catastrophic aftermath of the presence of European whalers in the region in the 19th and early 20th centuries, which deeply challenged both the physical and cultural survival of the Inuit of the Eastern Arctic. The hunt was carried out at a significant site of memory/ lieu de mémoire: a former whaling station in proximity to the community. An important aspect of the Pangnirtung hunt was the assertion of Inuit collective identity in the claim of sovereignty over the management of bowhead whale stock in the months preceding the creation of Nunavut, in April 1999. Yet departing from conventional interpretations that would understand the Inuit as the recipients of a “gift” in a cycle of forgiveness and restitution (apology-as-discourse), I argue that the event itself was not the result, but the very substance of apology. Bringing the past forward into the present, the Inuit of Pangnirtung introduced an event as a critical requirement in undertaking the work of apology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,031
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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