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Enregistrement W4394899578 · doi:10.1515/9782763748702

Le bestiaire innu 2

2022· book· fr· W4394899578 sur OpenAlexaboutno aff
Clément Daniel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce livre fait suite au premier tome du Bestiaire innu consacré aux quadrupèdes et paru en 2012 aux Presses de l’Université Laval. Le deuxième tome illustre et analyse les connaissances relatives à trois classes d’animaux : les oiseaux, les poissons et les animaux non comestibles. Les Innus, anciennement connus sous le nom de Montagnais, sont des chasseurs, trappeurs, pêcheurs et cueilleurs du nord-est du Canada. Trente-huit espèces (ou groupes d’espèces) sont présentées sous quatre rubriques distinctes : 1) la nomenclature et la classification, 2) la description morphologique, les modes de déplacement et les sens, 3) les mœurs et 4) la reproduction. Les sources des données sont multiples, incluant des centaines d’entrevues menées pendant plusieurs décennies auprès de dizaines de femmes et d’hommes de nombreuses communautés. Des comparaisons sont aussi effectuées avec les savoirs des missionnaires, naturalistes, ethnologues, biologistes, géographes ayant connu à travers les âges le territoire ancestral des Innus. « Cet ouvrage de Daniel Clément, tout comme le premier volume consacré au bestiaire innu, représente un apport majeur non seulement sur le plan de la recherche proprement ethnologique relative à la culture innue et ses incidences théoriques potentielles en termes anthropologiques, mais aussi par son utilité en tant qu’ouvrage de référence pratique dont nous saurons certainement faire bon usage. » – Jean-Charles Piétacho, chef innu, Ekuanitshit

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,020

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,203 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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