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Enregistrement W2566117954 · doi:10.7202/1038150ar

Sivunitsatinnut ilinniapunga: l’archéologie inuit et l’apprentissage

2016· article· fr· W2566117954 sur OpenAlexafffundvenueabout
Pierre Desrosiers, Jrène Rahm

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalAvataq Cultural Institute
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis 30 ans, le département d’archéologie de l’Institut culturel Avataq organise des écoles de fouilles suivant le mandat en éducation que lui ont confié les aînés du Nunavik. La vocation des écoles de fouilles a évolué, de sorte que l’expérience vécue par les jeunes est devenue un outil pour encourager leur scolarisation. Des activités connexes ont été progressivement utilisées pour améliorer le suivi avec les jeunes. Avec le projet Sivunitsatinnut ilinniapunga (« Pour notre futur, je vais à l’école »), nous avons tenté d’aller encore plus loin. Cet article présente les étapes de ce projet et analyse son impact en replaçant cette expérience dans la perspective de l’évolution des écoles de fouille au Nunavik. Cet exercice nous amène à discuter de la manière dont nous pouvons évaluer les résultats de cette initiative et améliorer son impact sur les jeunes en vue de développer une archéologie inuit et l’éducation dans le Nord.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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