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Enregistrement W7154878284

Arctic symposium: Perspectives on Gender

2025· other· en· W7154878284 sur OpenAlexaboutno aff
Magalie Quintal-Marineau, Lydia Risi, Marie Evaldsen Christensen, Félixe Caron Boudrias, Kelly Minh Quan Vu, Christine Qillasiq-Lussier

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousThe arcticArcticNarrativeDialog boxTraditional knowledge
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This international symposium brings together Inuit organizations, youth, artists and the academic community to explore the diverse implications and expressions of gender in the Arctic across various domains, including academia, the arts, community outreach, popular culture, and Indigenous knowledge systems. We are pleased to announce that the Arctic Symposium Podcast is now freely available to everyone through the link below. This episode is the result of a collaborative effort between our guest speakers and the symposium’s organizing committee. The narration is presented by Christine Qillasiq-Lussier, a PhD student at Concordia University working on Inuit oral history, featuring music by singer-songwriter Béatrice Deer from Nunavik. This audio capsule revisits key segments from the 2025 international Arctic Symposium: Perspectives on Gender, highlighting ongoing reflections on care as both practice and politics. We’d like to thank Réseau Dialog (Réseau de recherche et de connaissances relatives aux peuples autochtones) and Pauktuutit, Inuit Women of Canada for their generous support, which made this project possible. Guest speakers and contributors: Suzy Basile, Mikaali Bro, Marie Evaldsen Christensen, Aka Hansen, Nooks Lindell, Natasha MacDonald, Carissa Inuujaq Metcalfe-Coe, Diane Obed, Christine Qillasiq Lussier, Lydia Risi, Mette Mørup Schlütter, Christine Tootoo, Karla Jessen Williamson

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0280,014
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,288 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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