Bibliographic record
Abstract
Hoy en día, los etnólogos son confrontados a medios culturalesque no sólo han sido transformados sino, y sobre todo, se han vueltocompuestos. En el presente, el terreno desafía las leyes de la homogeneidadcultural, pues los individuos que el etnógrafo encontrará serán seres quehabrán vivido una multitud de experiencias en entornos que ya no dependennecesariamente de su universo social de pertenencia. Esta constatación implicala necesidad de construir herramientas de comprensión de la realidadcada vez más diversas. La experiencia del terreno está sujeta, entonces, a unconjunto de competencias que el etnógrafo debe adquirir, y cuyos principiosdependen de diferentes entornos en los que él habrá sido «proyectado». Esteartículo da testimonio de un trabajo de análisis reflexivo resultante de unterreno, y fue llevado a cabo al interior de la sociedad de los Cris de BaieJames, en las regiones septentrionales de la provincia del Quebec en Canadá.El terreno y las competencias que éste implica por parte del etnógrafopara introducirse en la vida cotidiana de una de las familias de este grupo,son pensados siguiendo tres entidades espaciales que estos últimos viven enlo cotidiano, que son los campamentos de caza, el pueblo, la región, unapartición espacial que resulta de una puesta en marcha de la sociedad comoconsecuencia de la industrialización de su territorio ancestral.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".