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Record W4206781797 · doi:10.7202/1082185ar

Différentes perceptions du paysage

2004· article· fr· W4206781797 on OpenAlexvenueaboutno aff
Anne‐Christine Hornborg, Wren Nasr

Bibliographic record

VenueRecherches amérindiennes au Québec · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article porte sur la manière dont les Micmacs ont lutté contre le projet d’une vaste carrière dans les années 1990 sur l’île du Cap-Breton, Nouvelle-Écosse, en faisant référence à leurs traditions et à leur héros culturel, Kluskap. Tout d’abord, l’auteure explore la manière dont un chasseur micmac canadien et pré-moderne interprète le monde, tel que décrit dans les histoires traditionnelles qui ont été compilées de 1850 à 1923. Les prouesses de Kluskap, ses interactions hors du commun avec les animaux, les hommes et d’autres créatures permettent d’apprécier les cadres de référence terrestres et organiques du chasseur micmac : sa familiarité, par-delà la communication linguistique, avec l’expérience des bruits, des odeurs, des viscères et des os des animaux, mais aussi sa sensibilité particulière aux paysages. Dans un deuxième temps, l’article situe l’invocation du héros légendaire dans le contexte des années 1990, au moment où la référence aux traditions micmaques et aux prouesses de Kluskap a joué un rôle de premier plan dans le combat mené contre l’implantation de la carrière de granit évoquée plus haut. Il s’agit ici d’analyser la manière dont les Micmacs ont reconstruit leurs traditions et leurs relations avec l’environnement au sein de la société contemporaine. Dans ce processus, la vie quotidienne dans les réserves joue un rôle tout aussi important que les questions et les groupes environnementaux, le pan-indianisme et l’éducation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.969
Threshold uncertainty score0.061

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0070.009
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0000.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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.

Opus teacher head0.087
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.209 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2004
Admission routes2
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