Donner la parole au terrain dans la recherche environnementale : une approche transdisciplinaire pour l'étude de cas de la route de l'Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, environmental humanities and social sciences have emphasized the agency of non-humans and the need to move beyond anthropocentric research frameworks. While this shift has gained wide acceptance conceptually, concrete methodologies to integrate human and non-human voices in empirical research remain scarce. Existing studies on permafrost thaw underline the vulnerability of infrastructures and communities in the circumpolar North, but often treat soils, ice, or infrastructures as background variables rather than active agents. Our project asks: How can « ground » non-humans (e.g., permafrost, soils, infrastructures) be integrated as full actors in environmental research? More specifically: What methodologies allow us to capture the temporalities and agency of these non-humans alongside human narratives? How can this approach reframe socio-ecological transformations in Arctic and Subarctic contexts, particularly along the Alaska Highway (Yukon, Canada)? We propose a crossed methodology combining: (1) Anthropology and Ethnography: interviews and observations with local residents, First Nations, and highway workers, to capture lived experiences of environmental change. (2) History and Archives study: construction reports, maps, photographs (1940s–present), and Indigenous lexicons to situate transformations in historical depth. (3) Geosciences and Geology: monitoring data of permafrost, soil analyses, and geomorphological surveys, interpreted as “spokespersons” of non-humans. This triangulation enables the production of multi-temporal narratives in which human and non-human actors are co-authors of history.
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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 | 0,188 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,027 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».