Bibliographic record
Abstract
Amérindianités et savoirs : le regard des sciences humaines et sociales Le croisement de perspectives sur la thématique « Amérindianités et savoirs » s’est imposé pour plusieurs raisons aux deux co-organisateurs du colloque « Amérindianités et savoirs », tenu du 19 au 21 mars 2014, à l’université de Poitiers, qui a fait suite aux deux journées d’études « Amérindianités » de 2012 : « Nations et identités », du lundi 20 février ; et « Perspectivismes », vendredi 23 mars, toujours à l’Université de Poitiers. La première de ces raisons est le constat effarant du clivage persistant entre les communautés autochtones et les sociétés et gouvernement en place, à très peu d’exceptions près. Comment aborder ce problème, devenu question, de la si difficile compréhension entre peuples indigènes et sociétés plus récentes et dominantes à partir d’une posture scientifique. En toute humilité, il s’agit d’abord de diversifier les approches, les points de vue pour tenter d’enrichir la démarche. Il s’agit aussi de se ré-interroger sur ce que l’on ne parvient pas à suffisamment appréhender. La démarche réflexive sur nos méthodes d’établissement des savoirs entre bien entendu en jeu. Mais nous avons surtout souhaité dans ce volume tenter de porter un regard sur les savoirs autochtones tels qu’ils ont participé et participent aujourd’hui à la définition et à la perpétuation des Amérindianités. La question de l’altérité est nécessairement prégnante. Il y a peu de trajectoires autochtones qui puissent se prévaloir d’une indépendance fonctionnelle vis-à-vis de la société élargie. À défaut de pouvoir présenter ici[1] des points de vue émanant de chercheurs autochtones, les douze articles proposés croisent les perspectives de chercheurs d’Amérique du Sud, d’Amérique du Nord et de France. Les études des rapports entre Amérindianités et savoirs portent ainsi sur cinq pays : le Brésil, la Colombie, le Mexique, les Etats-Unis et le Canada, ainsi que sur les périodes allant du XVIe au XXIe siècle. Cette pluralité d’études et de contextes analytiques met en lumière la densité des savoirs autochtones qu’il s’agisse de leur prise en compte dans le cadre de cursus et d’organisations universitaires (Susanne Berthier-Foglar, Miriam Hernández Reyna), dans celui de contributions au cyberespace (Louise Vigneault), au système de justice (Nayeli Lima Báez), au développement de ressources minières et énergétiques (Sandrine Tolazzi), à la science médicinale (Amaia Cabranes), à la muséologie (Julie Bibaud) ou au sport (Jean-Pierre Augustin). Les quatre derniers articles insistent sur la singularité des savoirs autochtones (Teresa Quesada-Magaud), de même que sur leur potentiel de résilience face à l’opposition et à la répression qu’ils ont subies (Élise Capredon, Pedro Ojeda et Genny Sierra, Luz Bermúdez). [1] Deux chercheurs autochtones ont participé au colloque. Leurs articles sont publiés dans un autre volume qui aborde la thématique Amérindianités et savoirs sous un angle plus théorique, à paraître aux presses de l’université Laval, Canada, en 2016.
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".