Wolf-dogs in Greenland. Interbreeding of Greenland Sled Dogs and Arctic Wolves (Research Note)
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the purposeful interbreeding of Greenland sled dogs and Arctic wolves in Avanersuaq, North Greenland. The paper is based on qualitative data gathered during extensive interviews using North Greenlandic/Polar Inuit dialects and Kalaallisut in North and West Greenland and from relevant literature on the relationships between dog sled driver, sled dog, and Arctic wolf, including genetic studies of Greenland sled dogs. The intent of the study is to understand the human practice of interbreeding sled dogs and wolves in Greenland. Among Greenlanders, it is widely believed that the Greenland sled dog and the Arctic wolf once mated and have had offspring, and that these hybrids have been transformed into Greenland sled dogs. Somehow, today’s storytelling of the wolf-dog is taking the shape of a myth. The question remains: If it did happen, how did it begin and how did it end, and what is the truth behind the story? We thus take a qualitative approach to investigating this phenomenon of the interbreeding of Greenland sled dogs and Arctic wolves. Results show that the Arctic wolf and the Greenland sled dog have indeed crossed paths and have been purposefully interbred, which has resulted in documented cases of wolf-dogs in the sled dog communities of North Greenland.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».