The Importance of Reindeer in Northern Finland during World War II (1939–45) and the Post-War Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
We studied the consequences of World War II (WWII, 1939–45) for reindeer herding in northern Finland, evaluated the significance of the livelihood for the population during and after the war, and identified the factors that made successful reconstruction of the livelihood possible. The study is based on qualitative content analysis of articles published in the professional journal Poromies (‘Reindeer Herder’) during the period 1931–67. Reindeer were an important source of food, transport, clothing, footwear, and skins for soldiers during the war. Approximately 220 000 reindeer were slaughtered to provide food, averting the compulsory slaughter of 88 000 cows. Herders’ skills were highly valued during the war. The herds and herders figured in the reconstruction of northern Finland and contributed to the war reparations owed the Soviet Union. During the period 1939–45 the number of reindeer fell dramatically, and the cession of Finnish territories to the Soviet Union and destruction of fences made herding difficult. In addition, the area of pastureland available to reindeer decreased. The combined effects of military operations, a labour shortage, an increased number of predators, and difficult weather and snow conditions led to losses of reindeer. The recovery of the livelihood to its pre-war level took 10 years. We argue that in addition to improved post-war pasture conditions—a result of decreased reindeer densities and favourable weather—the rapid recovery of reindeer herding can be attributed to the high motivation, diligence, and experiential knowledge of herders and the herding administration gained in rebuilding the livelihood after WWI (1914–18). Both groups understood that in northern Finland it would be economically wiser to invest in reindeer husbandry rather than cattle farming since reindeer are better adapted than cattle to the harsh climate and to forage grown in low-productive soils. Reindeer herding was based on natural pastures and labour, whereas cattle farming relied on crop cultivation, as well as expensive buildings, machinery, and fertilizers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».