Bibliographic record
Abstract
Bien que la chasse du phoque marque essentiellement et plus qu'ailleurs au Nouveau-Québec les activités des Ivujivimmiut à la pointe nord-ouest de la péninsule ungavienne, la région d'Ivujivik n'en demeure pas moins relativement riche en autres mammifères marins. Le béluga, chassé d'habitude à l'automne et au printemps, et le morse, capturé lors des expéditions de chasse traditionnelles de l'automne à certaines îles périphériques, constituent encore, avec le phoque — le phoque annelé surtout, que l'on chasse pratiquement durant toute l'année — les pièces maîtresses de l'armature économique. Le volume annuel des captures de phoques s'établissait, pour les années 1962-1964, entre 1 500 et 2 500, et la chasse livre une moyenne annuelle de 50 à 60 bélugas et un peu plus de 30 morses. Ces mammifères marins et les autres ressources animales (animaux à fourrure, poisson et avifaune) supportent les activités d'une vingtaine de chasseurs, pour la plupart chefs de famille, et répondent aux besoins fondamentaux de plus de cent Esquimaux. Et dans l'état actuel des choses, c'est-à-dire à moins qu'il n'y ait un accroissement sensible de la population, il y aura toujours du gibier pour subvenir à leurs besoins. Les mammifères marins restent, et pour longtemps encore, semble-t-il, la seule possibilité d'une survie collective digne et saine.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".