Cosmologies chamaniques et utilisation de psychotropes parmi les Shipibo-Conibo de l’Amazonie occidentale
Bibliographic record
Abstract
L’idée de soigner par l’intermédiaire d’un psychotrope semble, pour un observateur occidental, inconcevable. Cette pratique s’observe néanmoins auprès de la population indigène shipibo-conibo en Amazonie occidentale et s’explique par leur cosmologie particulière. Ainsi, la plupart des entités du milieu (arbres, cours d’eau, astres) sont considérées comme des microcosmes, abritant des populations singulières aux connaissances spécifiques, comme la faculté de guérir. Dans un passé mythique, les Shipibo-Conibo pouvaient interagir avec ces êtres et bénéficier de leurs expertises, mais de nos jours, ils n’arrivent qu’à les entrevoir, notamment lors de rêves. Seuls les chamanes savent comment provoquer ces rencontres par l’ingestion d’une liane hallucinogène (ayahuasca) lors de contextes rituels : ce psychotrope étant jugé dangereux, son usage fait l’objet d’une initiation et de prescriptions strictes. Véhicule privilégié dans les médiations chamaniques, l’ayahuascapermet d’actualiser les alliances avec les êtres de la forêt, et par leur entremise, les chamanes peuvent alors répondre aux besoins des membres de leur communauté. En détaillant les discours de chamanes shipibo-conibo, leur apprentissage et leurs pratiques chamaniques, cet article expose une utilisation pratique et régulée de psychotrope en contexte indigène et démontre comment les Shipibo-Conibo ne considèrent pas le chamanisme comme une pratique ésotérique marginale – idée courante en Occident – mais plutôt comme une institution en continuité avec un ensemble de pratiques sociales.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".