Classifying Mermaids: Observations on Local Naming and Classification of Dugongs ( <i>Dugong dugon</i> ) among the Lio of Flores Island (Eastern Indonesia)
Notice bibliographique
Résumé
Folk biological classifications and the taxonomic schemes of scientific biology have often been conceived as two monoliths that sometimes correspond and sometimes do not—as, for example, when folk zoologists classify whales as fish. The Lio people of Flores Island describe dugongs ( Dugong dugon) as creatures that are half human and half fish, thus, essentially like the European image of mermaids. The characterization relates to a myth, widespread in Southeast Asia, which depicts the animals as deriving from a woman. At the same time, Lio speak of dugongs as, simply, a kind of fish. This apparent inconsistency is reflected in several ways people name dugongs, as well as in sex-differentiable terms and numeral classifiers employed when speaking about the animals. Reviewing different ways Lio describe dugong morphology, this nomenclatural variety is shown to correspond to three complementary models identified as diametric, concentric, and chronological dualism. Finally, I demonstrate how these models are comparable to competing ways of representing relationships among animals in modern biological systematics and discuss the implications of such parallels for ongoing debates about similarity and difference between folk and international biology.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».