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Enregistrement W7001595199

LA PREMIÈRE NATION TŁICHǪ FACE AUX SAISONS DE FEUX EXTRÊMES

2020· other· fr· W7001595199 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCégep de l'Abitibi TémiscamingueUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeBeakerForest regeneration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En forêt boréale, les changements climatiques entraînent une augmentation de la fréquence, de la taille, de la sévérité et de la durée de la saison des incendies forestiers. De plus, la fréquence des saisons de feux extrêmes augmente; ces saisons sont caractérisées par des superficies brûlées dépassant largement la moyenne à long terme. Les communautés autochtones, dont le mode de vie est étroitement associé au territoire, ont développé des adaptations aux incendies forestiers. Toutefois, les saisons de feux extrêmes modifient de façon drastique l’accès au territoire pour des activités culturelles et de subsistance. En 2014, plus de 380 incendies ont brûlé 3,4 millions d’hectares de forêts dans les Territoires du Nord-Ouest (Canada), incluant le territoire de la Première Nation Tłı̨chǫ. Des entrevues avec des utilisateurs du territoire ont permis de révéler de nombreux impacts dans le temps et l’espace, tant sur l’écosystème boréal que sur les communautés Tłı̨chǫ. Dix femmes et dix hommes de 17 à 82 ans ont décrit leurs savoirs en lien avec les incendies forestiers et leur expérience de la saison de feux extrême de 2014. La moitié du territoire Tłı̨chǫ a brûlé en 2014 et, depuis, l’accès au territoire est limité. D’après les participants, il faudra attendre environ 80 ans pour que les forêts soient à nouveau prêtes à accueillir les activités quotidiennes et traditionnelles. Les témoignages recensés dans cette étude montrent que les saisons de feux extrêmes affectent plus profondément les communautés que les saisons normales. La diminution du nombre de caribous sur le territoire affecte de nombreux domaines d’activités, comme la chasse, le tannage des peaux, la fabrication d’outils et la transmission des savoirs. De façon générale, l’altération du territoire par les incendies forestiers de 2014 pousse les Tłı̨chǫ à se déplacer plus loin, voire hors du territoire, entraînant ainsi des dépenses supplémentaires et une perte de temps. L’incapacité de pratiquer les activités traditionnelles sur le territoire diminue le temps passé en famille et, par conséquent, la transmission des savoirs et l’apprentissage de la langue. À long terme, ces faits peuvent conduire à une perte d’identité. Toutefois, la récolte du mois mort et la cueillette de la morille de feu après les incendies, ainsi que la connaissance d’autres territoires de chasse autrefois utilisés par les ancêtres, reflètent une capacité d’adaptation basée sur la transmission des savoirs traditionnels. Les incendies de 2014 ont affecté la santé physique et mentale des Tłı̨chǫ. Les analyses ont montré que les aînés et certains adultes ressentent de la solastalgie et de la peur pour les jeunes générations. Par ailleurs, peu de Tłı̨chǫ connaissent les mesures de prévention des incendies mises en place par le gouvernement. Les Tłı̨chǫ mentionnent que lorsqu’un incendie se déclare, il est important de donner le pouvoir décisionnel aux communautés plutôt que d’attendre les ordres de Yellowknife.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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