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Enregistrement W2161138553 · doi:10.7202/007047ar

Lire la tradition orale, écrire l’histoire crie

2003· article· fr· W2161138553 sur OpenAlexaffvenue
Toby Morantz

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Identity and Heritage
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un précédent article, auquel celui-ci fait suite, l’auteure avait posé la question suivante : les historiens non autochtones possèdent-ils les outils linguistiques et analytiques propres à interpréter les récits relevant de la tradition et de l’histoire orales, de manière à en conserver l’intégrité et la signification culturelle? L’article concluait que non. Ici, l’attention se porte sur ce qu’il est possible de sauvegarder de ces récits oraux pour introduire dans notre rédaction euro-dominée de l’histoire les conceptions et la compréhension qu’en ont les Autochtones. À partir de la fin des années soixante, sous les auspices de programmes muséaux, des anthropologues se sont rendus sur le terrain à l’est de la baie James et ont produit d’imposants rapports, qui ne comptent pas seulement des entrevues, mais aussi des traductions de récits oraux sur la tradition et l’histoire datant d’une époque antérieure à celle de l’entrée des Cris dans la société industrielle. Cet article analyse ces recueils pour offrir des exemples de sujets qui y sont abordés et montrer comment l’interviewer a pu en déterminer l’orientation. L’auteure maintient qu’une telle reproduction des récits oraux les arrache à leur contexte culturel, mais la matière qu’il est possible d’en tirer procure une compréhension vitale des activités et de la perspective qu’avaient les Cris à une époque aujourd’hui révolue ; cette compréhension est aussi essentielle à l’écriture de l’histoire du vingtième siècle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1400,001

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations10
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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