Inuit ethnobotany and ethnoecology in Nunavik and Nunatsiavut, northeastern Canada
Bibliographic record
Abstract
Les habitats uniques de l'écotone forêt boréale-subarctique dans le nord du Canada subissent les contrecoups du changement climatique. Combinés aux effets de la mondialisation, les changements environnementaux touchent les Inuits de cette région et imposent des contraintes importantes sur leur mode de vie traditionnel, ce qui a des répercussions sur leur langue et les savoirs qui l'accompagnent. Cette étude compare deux aspects de l’ethnobiologie inuite : a) les noms et les utilisations des plantes par les Inuits de Nain, Nunatsiavut, suivis par une comparaison des utilisations avec la communauté inuite de Kangiqsualujjuaq, Nunavik, et b) une analyse des types de lieux ou d’habitats que les Inuits reconnaissent et nomment. Des interviews semi-dirigés ont été menés à Nain, Nunatsiavut et à Kangiqsualujjuaq, au Nunavik. Les plantes mentionnées sont utilisées comme aliment, thé, médecine, combustible, construction, nettoyage, et autres utilisations. Les deux communautés ont utilisé un nombre égal de plantes, avec des proportions équivalentes de taxons vasculaires/invasculaires, de formes de croissance (habitus), et d’espèces par catégorie d'utilisation. Les éléments du paysage les plus fréquemment rapportés sont d’ordre topographique, hydrologique ou écologique. L’intégration des concepts inuits, quant aux plantes et au paysage, à ceux de la science occidentale peut améliorer notre compréhension de l'écologie subarctique, aider à impliquer les acteurs locaux dans les décisions sur le développement de leur territoire et, conséquemment, modifier l'aménagement du territoire ainsi que les initiatives de conservation de la biodiversité. Ces concepts ont également des répercussions sur les stratégies d'adaptation face aux changements climatiques.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".