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Record W1810095209 · doi:10.7202/1028857ar

Le pouvoir du «non» dans le processus d’autonomie politique au Nunavik

2015· article· fr· W1810095209 on OpenAlexafffundvenue
Caroline Hervé

Bibliographic record

VenueÉtudes/Inuit/Studies · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIndigenous Health, Education, and Rights
Canadian institutionsUniversité Laval
FundersUniversité Laval
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article propose d’analyser le cheminement vers l’autonomie politique au Nunavik sous un nouvel angle et de comprendre quelles difficultés les Nunavimmiut ont pu rencontrer au cours des 40 dernières années pour mettre en oeuvre ce projet. En s’appuyant sur une perspective relationnelle et ontologique, il montre que les Nunavimmiut envisagent moins l’autonomie politique comme une séparation ou une rupture que comme un processus à travers lequel ils tentent de préserver leur relation avec l’État. Les Nunavimmiut partagent majoritairement cette idée qu’un bon gouvernement, qu’il soit fédéral, provincial ou régional, doit consulter le peuple et combler ses besoins. Cette conception octroie aux instances gouvernementales une fonction de pourvoyeur et les placent dans une position de pouvoir. Dans ce contexte, l’autonomie politique est conçue comme un processus à travers lequel les Nunavimmiut tentent de redéfinir la place qu’ils occupent au sein de cette relation de pouvoir. Cela passe notamment par l’acquisition de savoirs pertinents à la conduite d’une société moderne et dans ce processus, ils doivent être accompagnés par les gouvernements. Alors que les voix affirmant le désir de parler aux gouvernements sur un pied d’égalité étaient minoritaires dans les années 1970 et 1980, les événements entourant le référendum du 27 avril 2011 laissent penser qu’opposer un «non» aux entités gouvernementales a trouvé une nouvelle légitimité.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.403
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0080.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.291 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations6
Published2015
Admission routes3
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