Les projets archéologiques Tuvaaluk et Torngat: description et bilan
Notice bibliographique
Résumé
À la fin des années 1970, deux grands programmes multidisciplinaires devant durer plusieurs années ont été lancés le long des côtes du nord du Labrador et de l’Ungava au nord du Québec. Tous deux envisageaient un nouveau modèle d’archéologie arctique alliant l’archéologie, l’ethnographie, les études environnementales, les sciences de la Terre et l’informatique. Le programme de recherche Tuvaaluk était dirigé par Patrick Plumet de l’Université du Québec à Montréal, et le projet archéologique Torngat, par William Fitzhugh de la Smithsonian Institution et Richard Jordan du Bryn Mawr College. Ces projets ont duré approximativement cinq ans et ont rassemblé des chercheurs et des étudiants de plusieurs institutions. Le projet Tuvaaluk se concentrait sur les cultures thuléennes et paléoesquimaudes, tandis que le projet archéologique Torngat incluait des recherches sur les cultures amérindiennes de l’Archaïque maritime et celles qui ont suivi, en plus des cultures paléoesquimaudes et inuit. Cet article passe en revue les projets Tuvaaluk et Torngat, et compare leurs objectifs, leurs méthodes, leurs résultats, les leçons qui en ont été tirées et l’influence qu’ils ont eue.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».