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Enregistrement W4410562036 · doi:10.33265/polar.v44.10566

The history of the musk ox farm in Bardu, Arctic Norway

2025· article· en· W4410562036 sur OpenAlexaff
Paul F. Wilkinson

Notice bibliographique

RevuePolar Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensAbbotsford Veterinary Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticGeographyPhysical geographyEnvironmental scienceOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1969, a musk ox (Ovibos moschatus) farm was started in Bardu, northern Norway, with 25 calves captured in Greenland. John J. Teal Jr., a professor at the University of Alaska, was the primus motor of the initiative, which had the aims of domesticating the musk oxen, distributing the domesticated animals to local farms, exhibiting the animals commercially and providing local knitters with the valuable underwool (qiviut) and, thereby, an income-generating activity. Teal withdrew from the project in 1973. The farm operated until 1975, when a bull, one of three escapees, killed a local hunter. Little has been published in English about the Bardu farm, which was one of only six large-scale musk ox farms ever established, and the only one outside North America. This Perspective piece describes the emergence of the idea of domesticating musk oxen in early 20th century North America; capturing the founding stock; constructing and operating the farm; the effort to produce qiviut handknits; and the circumstances leading to the farm’s closure. I conclude that the Bardu farm achieved none of its animal husbandry or socio-economic goals. The farm’s failure can be attributed to a chronic lack of money; the absence of a clear description of its purposes and a plan to achieve them; the failure to tame the musk oxen and to contain the rutting bulls; and other causes. On a positive note, the University of Tromsø’s research on the surviving animals after the farm closed yielded data relevant to free-living and farm-raised musk oxen.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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