Notice bibliographique
Résumé
Cet article traite des ethnonymes employés par les Abénakis, à travers le temps, pour désigner les nations autochtones les côtoyant. Comme bien des toponymes, les ethnonymes ont subi différentes variations à travers le temps, variations dues entre autres à la méconnaissance des langues autochtones et à la bureaucratisation de ce vocabulaire, qui rendent de nos jours difficiles leur lecture, leur compréhension et leur interprétation. À travers une recherche exhaustive des ethnonymes disponibles dans les sources primaires, il a été possible d’identifier dix-neuf ethnonymes se rapportant à quatorze groupes autochtones du Nord-Est (Algonquin, Attikamek, Huron-Wendat, Inuit, Iroquois, Malécite, Micmac, Passamaquoddy, Mohawk, Mohican, Naskapi, Nipissing, Odawa et Pénobscot). Plusieurs des ethnonymes trouvés se sont avérés être des emprunts linguistiques à d’autres langues algonquiennes, et certains groupes sont identifiés par plus d’un ethnonyme. Assez étrangement, certains des groupes du Québec n’ont pas de nom en abénakis malgré leurs contacts attestés à travers le temps.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».