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Enregistrement W7037008700

Daniel Clément, Le bestiaire Innu. Les quadrupèdes, Québec, Les Presses de lâUniversité Laval, 2012, 530 pages

2013· article· fr· W7037008700 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture, Design, and Social History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentismContext (archaeology)Post modernism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les Innus, anciennement connus sous le nom de Montagnais, sont des chasseurs, trappeurs, pêcheurs et cueilleurs qui habitent la forêt boréale du nord-est du Canada. Par tradition, les animaux ont toujours occupé dans leur culture une place prépondérante. Les connaissances qu'en ont les autochtones sont donc vastes et variées. Ce volume consacré au Bestiaire Innu fait état du savoir innu concernant les 20 mammifères les plus connus, de l'ours noir et du caribou jusqu'aux diverses espèces de souris, en passant par le castor, le loup, le lièvre, le chien et bien d'autres. Des dizaines d'hommes et de femmes ont été interviewés sur les animaux depuis plus de vingt-cinq ans. A ces sources orales s'ajoutent des données provenant d'ethnologues, d'historiens, de missionnaires, de naturalistes, de biologistes et même d'aventuriers ayant parcouru à travers le temps le Nord québécois.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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