La prise en charge donne-t-elle du pouvoir ? L'exemple des Atikamek et des Montagnais
Bibliographic record
Abstract
La prise en charge donne-t-elle du pouvoir ? L'exemple des Atikamek* et des Montagnais Après avoir défini la notion de pouvoir, cet article traite d'abord du processus de délégation de pouvoirs administratifs aux communautés amérindiennes par le ministère des Affaires indiennes du Canada. Dans une deuxième partie, la prise en charge est illustrée par le cas des nations atikamek* et montagnaise (ou innu) qui s'y sont engagées dans le milieu des années soixante-dix par la création de différentes associations et corporations. Les domaines de l'éducation et du développement économique servent d'exemples pour clarifier les acquis et les difficultés rencontrées. En fait, il existe une contradiction fondamentale dans la politique du gouvernement canadien à l'égard des Amérindiens : le ministère des Affaires indiennes demeure responsable devant le Parlement de la gestion des programmes et de l'utilisation des fonds destinés aux Indiens, alors que la délégation de pouvoirs administratifs est considérée par ces derniers comme une forme d'autonomie visant à réduire, sinon à abolir, la tutelle fédérale. Dans le contexte d'échec du projet d'accord constitutionnel qui aurait reconnu le droit inhérent des autochtones à l'autonomie gouvernementale, l'étape de la prise en charge ne laisse aux organisations amérindiennes qu'un simple pouvoir de gestion.
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".