Bibliographic record
Abstract
Dans un précédent article, auquel celui-ci fait suite, l’auteure avait posé la question suivante : les historiens non autochtones possèdent-ils les outils linguistiques et analytiques propres à interpréter les récits relevant de la tradition et de l’histoire orales, de manière à en conserver l’intégrité et la signification culturelle? L’article concluait que non. Ici, l’attention se porte sur ce qu’il est possible de sauvegarder de ces récits oraux pour introduire dans notre rédaction euro-dominée de l’histoire les conceptions et la compréhension qu’en ont les Autochtones. À partir de la fin des années soixante, sous les auspices de programmes muséaux, des anthropologues se sont rendus sur le terrain à l’est de la baie James et ont produit d’imposants rapports, qui ne comptent pas seulement des entrevues, mais aussi des traductions de récits oraux sur la tradition et l’histoire datant d’une époque antérieure à celle de l’entrée des Cris dans la société industrielle. Cet article analyse ces recueils pour offrir des exemples de sujets qui y sont abordés et montrer comment l’interviewer a pu en déterminer l’orientation. L’auteure maintient qu’une telle reproduction des récits oraux les arrache à leur contexte culturel, mais la matière qu’il est possible d’en tirer procure une compréhension vitale des activités et de la perspective qu’avaient les Cris à une époque aujourd’hui révolue ; cette compréhension est aussi essentielle à l’écriture de l’histoire du vingtième siècle.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".