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Enregistrement W4390874230 · doi:10.7202/1107141ar

Femmes et territoire : démarche d’intégration des savoirs des femmes wȢbanakiiak dans les travaux du Bureau du Ndakina

2023· article· fr· W4390874230 sur OpenAlexvenueno aff
Megan Hébert-Lefebvre, Edgar Blanchet

Notice bibliographique

RevueLes Cahiers du CIÉRA · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Ndakina, territoire ancestral de la Nation w8banakii (abénakise), peut être considéré, dans une perspective holistique, non seulement comme une entité géographique, mais comme englobant un ensemble de savoirs et d’activités ancestraux qui dépendent de conditions sous-jacentes telles que l’accès et la possibilité de transmettre. Les effets cumulés du colonialisme, des changements climatiques et de l’anthropisation du territoire ont des impacts sur la Nation qui ne sont pas répartis ni exprimés uniformément. Dans ses analyses, le Bureau territorial porte comme angle mort un accès difficile aux savoirs et perspectives des femmes w8banakiiak. Il a donc entrepris une démarche visant à mieux comprendre et mobiliser ces expériences. Nous brossons un portrait de l’expression du lien des femmes au territoire, que nous proposons d’organiser selon quatre dimensions inspirées de la roue de médecine. La pêche, la chasse et la cueillette alimentaire, médicinale ou pour l’artisanat sont pratiquées par les femmes. Plusieurs vont en territoire pour d’autres activités associées à la famille, la transmission, ou à des fins de ressourcement. Les témoignages suggèrent que le territoire est pour plusieurs une relation, activée à certains moments de la vie et déterminante dans la construction identitaire. Ces résultats ont des implications pour une analyse d’impact sensible à la diversité de l’expression de la territorialité, accordant plus d’importance à la culture et au bien-être global.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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