Bibliographic record
Abstract
Les stratégies de chasse des Mamit Innuat Au nombre d'environ 2 000, les Mamit Innuat sont des Amérindiens du Québec appartenant à la nation montagnaise ou innu et occupant des terres ancestrales situées dans la partie orientale de la Côte-Nord du Golfe Saint-Laurent. Dans la première moitié des années 1980, de nombreuses données statistiques sur leurs activités traditionnelles de chasse, pêche et piégeage ont été recueillies avec leur collaboration. Une partie de ces données a été utilisée dans ce texte pour analyser leurs stratégies de chasse en fonction de six paramètres : les caratéristiques écologiques des territoires de chasse ; les saisons de chasse ; les sites de campement ; les itinéraires de chasse et de piégeage ; les espèces de gibier recherchées ; les espèces récoltées. L'analyse des données montre que les Mamit Innuat font des choix rationnels dans la pratique de leurs activités d'exploitation des ressources fauniques, c'est-à-dire qu'ils tiennent compte des rendements obtenus par rapport aux efforts investis. Ils ne se fient pas uniquement à leur « instinct de chasseur » et aux traditions ancestrales. Mots clés : Charest, écologie, Amérindiens, Montagnais, territoire, chasse
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".