Bibliographic record
Abstract
À l’instar d’autres peuples autochtones dans le monde, les Atikamekw Nehirowisiwok sont particulièrement préoccupés par la perte de leurs savoirs et conscients des obstacles et des défis qu’implique leur transmission dans le contexte actuel. Face à ces préoccupations, et depuis au moins une vingtaine d’années, la Nation atikamekw a mis en oeuvre différentes initiatives afin de documenter et de valoriser les savoirs locaux, et de favoriser leur transmission. C’est dans cette mouvance que s’inscrit le projet Atikamekw Kinokewin qui a vu le jour en 2006, sur la base d’une collaboration entre experts autochtones et chercheurs universitaires. Le bilan présenté ici se situe à deux niveaux concomitants, soit une réflexion sur l’expérience de recherche participative en soi, et la présentation du déroulement, des activités et des résultats du projet Atikamekw Kinokewin. Dans l’optique d’une décolonisation de la recherche, l’article fait aussi état de certains des défis, notamment d’ordre éthique et méthodologique, inhérents à une telle démarche participative avec des communautés autochtones.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.007 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".