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Enregistrement W7046539955

Des animaux à l'épreuve de l'ethnographie : rencontre avec des loups et des chiens singuliers en pays gwich'in (Old Crow, Yukon)

2019· other· fr· W7046539955 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationTasteObject (grammar)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Old Crow, petite communauté de Vuntut Gwich’in située aux confins du Yukon, s’étend un vaste territoire à la population multiple et variée. Parmi eux se trouve un impitoyable stratège : le loup. Il est aussi difficile de suivre ses traces que celles qu’il laisse chez les humains qui le côtoient. Le loup se révèle alors de multiples manières, à condition que le chercheur s’éloigne de ses idées préconçues et qu’il adopte une certaine flexibilité. Flexibilité d’autant plus nécessaire que le principal intéressé, ici les loups, ne se montre pas. Nous nous retrouvons alors non seulement à faire l’ethnographie d’individus à l’altérité radicale, mais invisible qui plus est. En face, se trouve pourtant un autre, à l’altérité insoupçonnée : le chien. Réputé comme étant le fidèle ami de l’homme depuis des siècles, ce sont pourtant des chiens bien différents qui errent dans les allées d’Old Crow. Indépendants et opportunistes, ces chiens n’ont pas grandchose à voir avec ces animaux de compagnies qui occupent les foyers à travers l’Occident. Des chiens autrement chiens. Des loups autrement loups. Un terrain à la croisée des chemins, de l’humain à l’animal, du tangible à l’intangible. Ces animaux n’usent pas de mots, et pourtant cette expérience ethnographique nous plonge dans un univers sensible, riche de sens et d’informations, nous invitant ainsi à reconsidérer la place de ces animaux dans nos ethnographies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,016
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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