Nunatsiavut, ‘our beautiful land’: Inuit landscape ethnoecology in Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
For Inuit in the subarctic transition zone of northeastern Canada, an intimate knowledge of the environment and local biodiversity is crucial for successful traditional activities. This study examines what kinds of landscape features and habitats Inuit of Nunatsiavut recognize and name. During interviews, community members (mostly Elders) were shown photographs from the region and were asked to describe and name salient types of places in Labrador Inuttitut. The most frequently reported geographical units dealt with the region’s topography (e.g., mountain, island, flat-place), hydrology (e.g., river, bay), and superficial characteristics (e.g., bedrock, permanent snow patch). Ecological considerations were also prominent, such as plant associations and animal habitats (e.g., shrubby-place, wetland, caribou-return-to-place). Areas were often characterized by a dominant species or substrate type, being named using the plural form of the species and (or)substrate (e.g., “napâttuk” meaning ‘tree’ and “napâttuit” meaning ‘forest’ or “siugak” meaning ‘sand’ and “siugalak” meaning ‘sandy-area’). Some types of places reported by Inuit were significant mainly for traditional activities (e.g., berry-patch, seal-place, dry-wood-place, danger-place), aiding navigation and resource finding. Integrating Inuit conceptions of ecosystems and their component landscape units with those of contemporary science can improve our understanding of subarctic ecology, benefit climate change adaptation strategies, and Inuit language as well as culture conservation initiatives.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».