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Parcs nationaux et populations locales dans l’ouest canadien : de l’exclusion à la participation

2010· article· fr· W1913502218 on OpenAlexvenueaboutno aff
Stéphane Héritier

Bibliographic record

VenueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les parcs nationaux du Canada sont réputés pour avoir été développés afin de protéger des espaces de nature destinés ‘au bénéfice et à la jouissance du peuple canadien’. L’histoire des parcs nationaux témoigne de l’évolution du rapport à la nature, d’une approche fonctionnelle à une approche environnementale fondée sur la protection des écosystèmes et de la biodiversité. Les quatre parcs nationaux des lacs Waterton, de Banff et de Wood Buffalo en Alberta, ainsi que celui de Kootenay en Colombie‐Britannique (quatre des quatorze parcs créés avant 1930, année de la Première loi sur les Parcs Nationaux) sont étudiés afin de cerner les évolutions de l’exclusion puis de l’implication progressive des populations locales dans la gestion des parcs. L’inclusion des populations locales et les processus de gestion collaborative ont été développés dans les parcs nationaux du Nord du Canada au milieu des années 1980. Ces pratiques ont été considérées comme des réussites dans ces régions du pays, mais la situation s’avère très différente dans le sud du pays, notamment dans les parcs créés avant 1930. Mais les choses ont changé depuis que la culture et les droits autochtones ont été reconnus dans des jugements rendus par la Cour Suprême du Canada et dans la Loi constitutionnelle. Dans les quatre parcs servant de support à cette étude, l’implication des communautés locales et le développement de la participation s’avèrent assez lents. Des actions telles que des tables rondes et la participation à l’élaboration de sites d’interprétation et d’expositions sur l’histoire des Autochtones apparaissent comme les prémices d’une coopération encore à construire.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.190

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0090.004
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.015
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.208 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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
Published2010
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