Note de recherche. Le long parcours d’el niño : rapatriement par l’Université de Montréal d’une sépulture mésoaméricaine
Bibliographic record
Abstract
Depuis le début du xxie siècle, les questions d’éthique concernant la conservation des restes humains archéologiques dans diverses institutions sont devenues des préoccupations centrales tant pour les communautés que pour les chercheurs. En contexte universitaire, celles-ci prennent particulièrement leur sens dans le cadre de la gestion de collections héritées de recherches réalisées au siècle dernier. La redécouverte des restes squelettiques d’un enfant d’origine mésoaméricaine (el niño) dans les collections ostéologiques du Département d’anthropologie de l’Université de Montréal a suscité des réflexions éthiques qui ont mené à la décision de les rapatrier en leur terre d’origine. Cette démarche de rapatriement à l’international, une première pour cette institution, est décrite dans cet article. Celle-ci donne également l’occasion de se pencher sur le chemin parcouru, et sur celui qui reste à faire, dans l’encadrement éthique et législatif des collections bioarchéologiques héritées du xxe siècle au Québec et ailleurs.
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 | 0.018 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".