Notice bibliographique
Résumé
Martha Harroun Foster's study of Montana's multiracial Métis reveals that groups in the United States have long struggled for recognition of their aboriginal heritage. We Know Who We Are joins a growing body of literature that seeks to unravel the complexities of ethnic identity in plural societies, a highly emotional and controversial issue. Foster is particularly intrigued with how a group of people with Indian and European ancestry, which lacks formal organization and governmental sanction, and sterotypical Indian cultural traits, still sees itself as a distinct people. In a well-written, theoretically complex introduction, the author outlines the factors that affected the development and maintenance of Métis identity, an ethnicity that has been fluid, situational, inclusive, and adaptive. Borrowing from Fredrik Barth's groundbreaking 1969 study of ethnic boundaries, Foster finds that a complex mixture of economic activities, government policies, ascription by outsiders, and self-ascription enhanced Métis community persistence (“Introduction,” in Ethnic Groups and Boundaries, ed. Fredrik Barth, pp. 9–38). According to the author, however, the group's flexible kinship organization proved most central to the Montana band's survival since its genesis in the eighteenth-century Red River of the North region of the Canadian-United States borderlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,048 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».