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Record W3044562564 · doi:10.18713/jimis-120620-6-5

Vers une démarche scientifique intégrative : l’exemple de l’Observatoire Hommes-milieux du Nunavik (Canada)

2020· preprint· fr· W3044562564 on OpenAlexaffabout
Armelle Decaulne, Fabienne Joliet, Laine Chanteloup, Thora Martina Herrmann, Najat Bhiry, Didier Haillot

Bibliographic record

VenueSERVAL (Université de Lausanne) · 2020
Typepreprint
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsUniversité Laval
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyEthnologySociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les Observatoires Hommes-Milieux (OHM, dispositifs du LabEx DRIIHM créés à l’initiative du CNRS) étudient les interrelations société–environnement interrogées suite à un événement fondateur anthropique qui a produit une réorganisation de l’ensemble du socio-écosystème initial. Cet article s’intéresse à la mise en œuvre, aux rôles et fonctionnement d’un de ces OHM, l’OHMi NUNAVIK, développé depuis 2014 en contexte autochtone dans l’Arctique canadien au Nord du Québec. L’OHMi NUNAVIK tend à développer un cadre de recherche holistique et intégrateur faisant tomber les barrières entre disciplines d’une part, et types de savoirs (scientifiques / autochtones) d’autre part. Il vise ainsi à créer une structure de recherche innovante en Arctique par le prisme (i) des représentations arctiques des Inuits et des Qallunaat, (ii) les collaborations entre chercheurs, gestionnaires territoriaux et habitants. L’objectif de l’OHMi NUNAVIK porte sur l’acquisition de connaissances et de nouvelles manières de les produire afin d’identifier les impacts cumulatifs des programmes de développements économiques du Nunavik et des Plans Nord successifs du Québec depuis 2011, et des changements socio-environnementaux globaux sur cette aire d’étude. Au total, sept projets de recherche se déploient au sein de l’OHMi NUNAVIK ; quatre d’entre eux (Nuna, Kingaq, Niqiliriniq et Siqiniq) sont ici mobilisés pour illustrer le fonctionnement de l’OHMi NUNAVIK, les techniques d’observations utilisées, les collaborations produites.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.219
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0130.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.007
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.235 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2020
Admission routes2
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