Witamowikok, « dire » le territoire atikamekw nehirowisiw aujourd’hui
Bibliographic record
Abstract
Depuis trente ans, les Nehirowisiwok sont engagés dans un processus de revendication territoriale avec les gouvernements québécois et canadien. Cet article vise à documenter l’une des voies privilégiées de leur démarche de résistance, d’autodétermination et de reconnaissance de la souveraineté : celle du discours. La prise de parole est considérée comme un acte créatif à l’intérieur duquel s’exprime toute la capacité d’agir des Nehirowisiwok. Des récits récoltés lors de recherches de terrain réalisées depuis 2000 en territoire atikamekw nehirowisiw, ainsi que la production audiovisuelle atikamekw nehirowisiw du projet Wapikoni Mobile, constituent différentes sources permettant de relever les conceptions et les préoccupations des Nehirowisiwok d’aujourd’hui à l’égard de leur territoire. Avant de s’intéresser aux modalités d’appropriation des nouveaux médias par les autochtones, en particulier par les jeunes Nehirowisiwok, les auteurs ancrent d’abord leur propos dans des éléments de continuité de la tradition orale, pour ensuite valoriser le « dire » que des aînés témoins des transformations du territoire adressent aux nouvelles générations de Nehirowisiwok et aux non-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 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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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.
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".