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Record W2118227698 · doi:10.7202/1024102ar

Les enjeux politiques du « bien-vivre » en Amazonie autochtone

2014· article· fr· W2118227698 on OpenAlexvenueno aff
Sarmiento Barletti, Nicole Beaudry

Bibliographic record

VenueRecherches amérindiennes au Québec · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicAfrican Studies and Ethnography
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article propose une solution au dilemme imposé de force aux peuples autochtones alors qu’ils doivent adopter les méthodes de la politique moderne. D’une part, on a critiqué les organisations autochtones pour leur usage de concepts euroaméricains dans leurs discours élaborés spécifiquement pour faire état de leurs revendications politiques. D’autre part, on met en doute la crédibilité de ces mêmes groupes lorsque leur performance n’est pas à la hauteur de ce que les États et les ONG estiment être un indigénisme authentique. En s’appuyant sur ses recherches auprès du peuple ashaninka, la plus importante des nations autochtones amazoniennes, l’auteur soutient qu’il ne faut plus analyser la situation politique en la soumettant aux critères reflétés dans les discours tenus par les États et les ONG à propos des autochtones. Au lieu de cela, il faut accepter que ces critiques ne voient tout simplement pas la nature politique de certaines pratiques, notamment la pratique quotidienne du kametsa asaiki ou le « bien-vivre ». Ces puissantes pratiques quotidiennes sont au coeur même de la création de vie humaine, et si leur nature politique risque de demeurer invisible pour l’État et pour les ONG, leurs effets sont tout ce qu’il y a de plus visible pour les Ashaninkas, conclut l’auteur.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.561
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.133
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.227 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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
Published2014
Admission routes1
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