Les projets archéologiques Tuvaaluk et Torngat: description et bilan
Bibliographic record
Abstract
À la fin des années 1970, deux grands programmes multidisciplinaires devant durer plusieurs années ont été lancés le long des côtes du nord du Labrador et de l’Ungava au nord du Québec. Tous deux envisageaient un nouveau modèle d’archéologie arctique alliant l’archéologie, l’ethnographie, les études environnementales, les sciences de la Terre et l’informatique. Le programme de recherche Tuvaaluk était dirigé par Patrick Plumet de l’Université du Québec à Montréal, et le projet archéologique Torngat, par William Fitzhugh de la Smithsonian Institution et Richard Jordan du Bryn Mawr College. Ces projets ont duré approximativement cinq ans et ont rassemblé des chercheurs et des étudiants de plusieurs institutions. Le projet Tuvaaluk se concentrait sur les cultures thuléennes et paléoesquimaudes, tandis que le projet archéologique Torngat incluait des recherches sur les cultures amérindiennes de l’Archaïque maritime et celles qui ont suivi, en plus des cultures paléoesquimaudes et inuit. Cet article passe en revue les projets Tuvaaluk et Torngat, et compare leurs objectifs, leurs méthodes, leurs résultats, les leçons qui en ont été tirées et l’influence qu’ils ont eue.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".