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Record W2158570892 · doi:10.7202/038918ar

De la bière, du fort ou du vin : peut-on boire sans ivresse chez les Amérindiens ?

2010· article· fr· W2158570892 on OpenAlexaffvenueabout
Marie‐Pierre Bousquet, Anny Morissette

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicBiochemical and biochemical processes
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A priori, il n’y a aucune raison pour que les Amérindiens du Canada, comme d’autres peuples du monde, ne puissent pas boire de l’alcool simplement pour le plaisir, avec modération. Mais la littérature n’aborde pratiquement jamais la question, dans un contexte où il est notoire que l’abus d’alcool est un fléau social et médical chez les autochtones. Or, des faits et des récits recueillis par les auteures auprès de membres de communautés algonquiennes du Québec démontrent que la réalité est plus nuancée. Tout d’abord, la culture algonquienne de l’alcool est plus complexe qu’il n’y paraît, tant au niveau des connaissances au sujet des diverses boissons que dans les manières de boire. Ensuite, sont particulièrement étudiés les modèles de consommation attachés aux trois grandes catégories d’alcool : la bière (brassée ou artisanale), le « fort » (boisson à haut pourcentage d’alcool) et le vin (vin de table ou vin fortifié). On y relève que les Amérindiens peuvent avoir une hiérarchie de goûts et que leurs choix sont liés à des impératifs économiques et à une accessibilité de produits. Enfin, alors que le discours public de l’élite amérindienne est fortement empreint de l’idéologie dominante des Alcooliques Anonymes, l’analyse des données est replacée dans le cadre d’une culture politique, face à laquelle les individus, buveurs ou non buveurs, peuvent décider de se positionner pour se définir socialement. L’adoption ou le rejet de la culture du vin et de son décorum font ici l’objet d’une attention spécifique. La recherche ouvre alors des pistes pour comprendre l’évolution des codes régissant les rapports sociaux chez les Amérindiens, entre eux et face aux autres.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.416
Threshold uncertainty score0.827

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.010
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.295 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations4
Published2010
Admission routes3
Has abstractyes

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