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Record W1689070829 · doi:10.7202/045758ar

« Vos chiens ont plus d’esprit que les nôtres »

2011· article· fr· W1689070829 on OpenAlexvenueno aff
Denys Delâge

Bibliographic record

VenueLes Cahiers des dix · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’histoire des animaux, de même que celle de l’environnement, restent encore largement à faire en Amérique du Nord. Nous retenons ici celle des chiens, ceux des Amérindiens et, par référence, ceux des Européens. Après avoir décrit les chiens d’Amérique, leur éthologie, leurs fonctions dans la société, nous tentons de comprendre pourquoi des Amérindiens jugeaient que « les chiens des Français avaient plus d’esprit que les leurs ». Après avoir souligné le rapport ambigu des Amérindiens à leurs chiens, nous tentons d’en trouver la signification dans les mythes d’origines de même que dans l’ancienneté des rapports de proximité et de promiscuité des Amérindiens et de leurs chiens. Il s’en dégage que mythe, rites, pratiques quotidiennes relatives au chien se répondent mutuellement et font le plein de sens dans l’ensemble des sphères sociales d’activité : chasse, guerre, confrontation à la maladie et aux dangers, renouvellement des cycles annuels. Pour leur part, les Occidentaux jugent cette dynamique dans leurs propres paradigmes du primitivisme, du paganisme, et de l’obscurantisme. Le chien se dégage comme intermédiaire et intercesseur parce qu’il est à la frontière de l’humain et de animal, acteur dominant du chaos primordial et acteur dominé de l’ordonnancement du monde, à l’origine de la vie et à son terme, au début et à la fin du cycle alimentaire, et plus fondamentalement, constitutif du tabou de l’inceste fondateur de la société.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.654
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0090.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.002

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.

Opus teacher head0.066
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2011
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