Savoirs traditionnels autochtones, projets environnementaux et revalorisation culturelle : étude de cas du Bureau environnement et terre d’Odanak
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à approfondir la compréhension des manifestations contemporaines des savoirs traditionnels autochtones, plus particulièrement dans la communauté autochtone d’Odanak, au Québec. Quelles sont les retombées pour une communauté autochtone qui revalorise ses savoirs traditionnels? La littérature suggère que ces savoirs peuvent jouer un grand rôle dans les démarches d’autodétermination. Je ferai donc ici l’étude du cas de la communauté abénakise d’Odanak, dont le Bureau environnement et terre a le souci d’intégrer et de valoriser les savoirs traditionnels abénakis dans le cadre de ses projets. J’émets l’hypothèse que les savoirs traditionnels autochtones, lorsque mobilisés par leurs détenteurs (ici, des Abénakis travaillant pour le Bureau), peuvent être instrumentaux dans l’établissement de systèmes de gestion environnementale répondant aux besoins actuels de leur communauté, et ainsi s’inscrire dans un processus d’affirmation culturelle et d’autodétermination. Une série de huit entrevues semi-dirigées a été menée auprès de citoyens d’Odanak, ainsi que de gens impliqués dans les projets du Bureau. L’analyse qualitative des données recueillies révèle les avantages multiples et la profonde signification pour une telle communauté de concevoir et réaliser ses projets environnementaux selon ses priorités, valeurs et objectifs propres, particulièrement suite à un historique colonial répressif. Les différentes retombées sociales, économiques, politiques, éducatives et culturelles des projets contribueraient, notamment par le biais des savoirs traditionnels autochtones, à renforcer l’identité et l’autonomie abénakise.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".