Maine Monsters: How Indigenous and Non-Indigenous People Perceive Environmental Monstrosity
Notice bibliographique
Résumé
Wilderness is a creation of the human mind. Wilderness reflects our desires, fears, and truest selves—therefore within it we often find monsters. The application of monstrosity to the natural world is an act of projection and an accumulation of the cultural and historical influences that shape the perceiver. It’s often a reflection of religion—e.g. European gods associated with agriculture, while their monsters and demons roam the woods—and varies across peoples. This thesis seeks to understand how people create and assign monstrosity from their own mind to the environment around them, and in turn how they perceive it. Specifically, it explores the question of how these perceptions differ between Indigenous (Wabanaki) and non-Indigenous peoples in Maine. While the primarily European settlers of what we know as the United States of America may hail from cultures that subjugate the environment, this is not true of those who know the land as Turtle Island. How this may influence perceptions of monstrosity has yet to be learned. This thesis will attempt to learn through an analysis of environment- and monster-related Maine storytelling, as projection also means representation. The study is largely based on discourse and value analysis and uses three core fundamentals— wilderness, monstrosity, and storytelling—to paint a picture of environmental monstrosity. It also uses the partial juxtaposition of two Maine ecosystems—mountains and the ocean—to highlight the differences between Indigenous and non-Indigenous perceptions of wilderness and monstrosity. It wraps up with a look into how the results of the analysis may influence environmental management, stewardship, and other issues related to environmental monstrosity and storytelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».