Bibliographic record
Abstract
Dans le sillage des récents changements politico-économiques dans le nord du Canada, des équipes mobiles de chasseurs-trappeurs et pêcheurs chipewyans (Dene) subissent de nos jours de longues périodes d’isolement, loin des villages où vivent et travaillent les autres membres de leurs familles. Dans ce contexte, les hommes chipewyans sont confrontés à un dilemme structurel. Ils doivent choisir entre reproduire, abandonner ou modifier les savoir-faire hautement spécialisés du traitement et de la transformation de la nourriture qui étaient habituellement réalisés par les femmes, dans les campements familiaux saisonniers et nomades des années précédentes. L’analyse se concentre sur la préparation des repas et les pratiques de dîner dans les camps forestiers exclusivement masculins des dernières années, et sur la manière dont ces comportements reflètent de pénibles changements dans les relations entre genres. Paradoxalement, tandis que les hommes ont gardé de nombreux ingrédients historiques et familiers dans leur régime alimentaire, l’absence des savoir-faire des femmes dans la préparation de ces aliments confère à la cuisine contemporaine des hommes une place potentiellement ambiguë : une nourriture de la forêt, ou de la piste, qui n’est plus pleinement chipewyane.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".