La toponymie religieuse et l’appropriation symbolique du territoire par les Inuit du Nunavik et du Nunavut
Bibliographic record
Abstract
Les rapports qu’entretient un peuple avec son territoire sont complexes et multidimensionnels. Le cas de l’Arctique canadien fournit un bon exemple de cette complexité. Je m’attarderai ici à l’un de ces rapports, l’appropriation symbolique du territoire par les Inuit, à travers leur toponymie religieuse et leur conception des sites et espaces sacrés. Si la question de la toponymie religieuse est simple en apparence, en ce sens qu’un terme à connotation religieuse peut facilement être repéré par quelqu’un qui connaît bien la langue et la culture des Inuit, nous verrons plus loin qu’il en est souvent tout autrement, car le religieux a tendance à se dissimuler sous des figures de style, métaphore, métonymie, ou déplacement de sens, comme le vocabulaire chamanique nous en offre un bel exemple. Si la conception des sites et des espaces sacrés relève en effet de la tradition orale, elle s’inscrit également dans la pratique religieuse et dans les croyances qui lui sont associées. Or, plus on s’éloigne dans le temps du chamanisme actif, plus il devient difficile d’en retrouver les traces et le sens. Ce sont ces divers niveaux de complexité, que je voudrais faire ressortir dans cet article, correspondant à la première phase d’une recherche en cours.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".