‘Process Toponymy’: A GIS-Based Community-Engaged Approach to Indigenous Dynamic Place Naming Systems and Vernacular Cartography
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the aim and the process of designing a community-engaged open-access GIS toponymic platform, based on Indigenous Evenki place names. Most projects on Indigenous toponymy available online are either oriented towards professional use among scholars or serve as enclosed repositories of Indigenous knowledge. Toponymic atlases remain the most common form of documenting and representing Indigenous place naming systems. Yet, temporal and geographic comparisons of place names have clearly demonstrated that, along with a conventional understanding of Indigenous place names as stable and conservative, there is a dynamic model of place naming to be found in nomadic societies, when the names are not only passed through generations but also modified and created. This finding required a number of methodological approaches regarding how researchers might collect and represent geospatial concepts and place names in nomadic societies, with the use of GIS technology. Our project attempts to approach this issue by creating an open digital platform that combines GIS with Indigenous vernacular cartography, place names, and a great variety of data regarding the meaning and use of toponyms, their evolution, and change. We call this approach a “process toponymy” and advocate for applying a semiotic approach to documenting and representing Indigenous place names’ knowledge via GIS-based platforms.
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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,028 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».