Bibliographic record
Abstract
Je propose d’analyser l’un des aspects d’un nouveau « genre » de l’oralité inuit, en m’appuyant sur la série Innarnik apiqsuqattarniq/Interviewing Elders produite depuis 1999 au sein du Language and Culture Program du Nunavut Arctic College à Iqaluit. S’agissant d’une mémoire en action, sollicitée dans un contexte institutionnel pour sauvegarder le contenu du savoir, je m’attacherai, pour mieux comprendre quelques aspects de ce mode de transmission culturelle, à des formes linguistiques significatives appartenant au champ sémantique de la mémoire. Je m’appuierai sur le lexique pour mieux saisir de quelle manière sont désignées, en inuktitut, les opérations générales liées à la mémoire (la conservation, la fonction de rappel, l’oubli, la réactivation) et tenterai de répondre aux questions suivantes : dans quelle mesure la terminologie est-elle susceptible de fournir des indices sur l’origine, le degré de rétention et de fiabilité des données mémorisées? De quels moyens expressifs dispose le locuteur pour se situer en tant que sujet? Pour développer mon propos, je tiendrai compte de l’hypothèse qui veut que la conceptualisation soit tout autant liée à des contraintes logiques universelles qu’à des contraintes culturelles. Nous verrons comment celles-ci s’expriment dans le contexte de l’actuelle transmission des savoirs.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".