“Fishing for the good life”: The (Boasian) anthropology of interior Salish St’át’imc fisheries and water governance in the Fraser River Valley of British Columbia
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse explore la riche histoire sociale du poisson et de la pèche et les relations complexesde connaissances et de pouvoir entre les communautés Upper St’át’imc, Salish del’Intérieur, et BC Hydro, une société d’état du gouvernement de la Colombie-Britannique.En me basant sur les premiers textes ethnographiques et linguistiques boasiens, les méthodesethnohistoriques et St’át’imc, ainsi que les paradigmes structuralistes, relationnels ontologiqueset écologiques-politiques, j’illustre l’interdépendance entre assurer une «bonnevie» et la continuité de la pêche. Je soutiens que cela exige une théorie relationnelleet une écologie pratique de cw7it de l’«abondance partagée» qui assurent la continuitéd’un bon mode de vie de pêche. À travers trois grands lieux de pêche et itinérairesspatio-temporels interdépendants, j’examine les stratégies d’autodétermination St’át’imc,la (co-) gouvernance et les pratiques de connaissance pour cultiver des relations durableset sacrées entre les humains et le saumon. Pour bien comprendre la lignée de ces pratiques,j’étudie de manière critique le rôle de l’anthropologie boasienne de la première heure etde l’ethnographie du Plateau Intérieur. Mes recherches soutiennent la revitalisation desrelations basées sur le lieu, l’histoire orale liée aux pêcheries et aux bassins versants, lagouvernance héréditaire et les pratiques d’intendance St’át’imc. Des enseignements cléssont tirés sur les types d’action-anthropologie, de processus décoloniaux et de relationsréconciliatrices nécessaires pour assurer la santé partagée du saumon, de l’eau et des humains
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".