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Record W4386499782 · doi:10.7202/1105092ar

Relevé du territoire : les souverainetés alimentaires autochtones1

2023· article· fr· W4386499782 on OpenAlexaffvenueabout
Michelle Daigle

Bibliographic record

VenueLien social et Politiques · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche dans le domaine de la souveraineté alimentaire vit actuellement un renouveau conceptuel qui vise à rendre compte des diverses expressions de la souveraineté telle qu’elle s’incarne dans l’espace en fonction des spécificités historiques et identitaires, et des situations et dynamiques socioécologiques locales. Les efforts pour en identifier les nombreuses assises ont permis d’attirer l’attention sur les enjeux particuliers de la souveraineté alimentaire autochtone en Amérique du Nord. Notamment, les spécialistes s’intéressent aujourd’hui aux liens qui unissent la régénération des pratiques de récolte et de partage des aliments avec les mouvements pour l’autodétermination et la décolonisation. Si on ne peut que se réjouir de ce nouvel intérêt, il reste toutefois beaucoup de travail à faire pour comprendre comment les multiples ordres et autorités autochtones en matière juridique et politique s’expriment au quotidien dans la pluralité des souverainetés alimentaires et des environnements. Dans cette contribution, je m’intéresse aux Anishinaabe vivant tant à l’intérieur qu’au-delà des limites du territoire couvert par le Traité no 3 (Ontario, Canada) : je veux mettre en lumière les actes de résurgence quotidiens, basés sur le principe du mino bimaadiziwin, avec lesquels ils protègent et revitalisent leurs terrains de récolte alimentaire, leurs eaux et leurs modes d’alimentation.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: none
Teacher disagreement score0.064
Threshold uncertainty score0.127

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0080.013
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.065
GPT teacher head0.414
Teacher spread0.349 · 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".

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Published2023
Admission routes3
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