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Record W1894448634 · doi:10.7202/010800ar

Habitations, camps et territoires des Inuit de la région de Kangiqsujuaq-Salluit, Nunavik

2005· article· fr· W1894448634 on OpenAlexaffvenueabout
Yves Labrèche

Bibliographic record

VenueÉtudes/Inuit/Studies · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsRoyal Military College Saint-Jean
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Des interventions ethnoarchéologiques ont été réalisées au Nunavik (Québec arctique) en collaboration avec les Inuit de Kangiqsujuaq et de Salluit entre 1985 et 1995. Des zones écologiques d'abondance variée ont été explorées: rives de riches estuaires ou de baies, côte et îles maritimes, proximité de grands lacs et rivières ainsi que les hautes terres les plus pauvres de l'arrière-pays où se chevauchent partiellement les territoires des deux communautés. La première partie de cet article présente un bref survol ethnohistorique, suivi d'une synthèse interprétative basée sur les résultats d'un examen de sources publiées et de données tirées d'entrevues ethnographiques réalisées par l'auteur pour dépeindre les liens entre habitation, campement, territoire, toponymie et culture des Inuit. Dans la seconde partie, le traitement cartésien des données archéologiques sert à estimer la densité de la population, l'intensité de l'occupation humaine et l'utilisation des ressources, en insistant sur les contrastes remarquables entre la côte et l'arrière-pays. Cet exercice tend à démontrer qu'il est indispensable d'intégrer les savoirs traditionnels à toutes les étapes de la recherche archéologique, de la planification des études en passant par la collecte, l'analyse et l'interprétation des vestiges matériels envisagées à différentes échelles spatiales: structures, sites, secteurs et région.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.939
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0060.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.052
GPT teacher head0.411
Teacher spread0.359 · 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

Citations8
Published2005
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