Cultivating Arctic landscapes : knowing and managing animals in the circumpolar North
Notice bibliographique
Résumé
1. Reindeer, Caribou, and 'Fairy Stories' of State Power, D. G. Anderson 2. Uses And Abuses Of 'Traditional Knowledge': Perspectives From The Yukon Territory, J. Cruikshank 3. Local Knowledge in Greenland: Arctic Perspectives and Contextual Differences, F. Sejersen 4. Codifying Knowledge about Caribou: The History of Inuit Qaujimajatuqangit in the Kitikmeot Region of Nunavut, Canada, N. Thorpe 5. A Story about a Muskox: Some Implications of Tetlit Gwich'in Human-Animal Relationships, R. P.Wishart 6. 'We did not want the muskox to increase': Inuvialuit Knowledge about Muskox and Caribou Populations on Banks Island, Canada, M. Nagy 7. Political Ecology in Swedish Saamiland, H. Beach 8. Saami Pastoral Society in Northern Norway: the National Integration of an Indigenous Management System, I. Bjorklund 9. Chukotkan Reindeer Husbandry in the Twentieth Century: In the Image of the Soviet Economy, P. A. Gray 10. A Genealogy of the Concept of 'Wanton Slaughter' in Canadian Wildlife Biology, C. Campbell 11. Caribou Crisis or Administrative Crisis? Wildlife and Aboriginal Policies on the Barren Grounds of Canada, 1947-60, P. J. Usher 12. Epilogue: Cultivating Arctic Landscapes, M. Nuttall
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».