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Record W4386990520 · doi:10.4000/gc.18739

Marcher dans les pas des prédécesseurs

2021· article· fr· W4386990520 on OpenAlexaboutno aff
Caroline Desbiens, Justine Gagnon, Yasmine Fontaine

Bibliographic record

VenueGéographie et cultures · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans son livre portant sur la manière dont l’acquisition et la transmission des savoirs chez les Dénés sont intimement liées à l’expérience qu’ils et elles font du territoire, l’anthropologue Allice Legat (2012) dit de la marche qu’elle est l’expé­rience ultime permettant de lier les récits partagés par les générations antérieures à l’acquisition de connaissances personnelles et au développement d’une forme d’in­timité territoriale. Le fait de marcher dans les pas des prédécesseurs, ajoute-t-elle, permet de réactiver constamment la relation entre les lieux, les récits et tous les êtres présents sur le territoire, bref d’incarner la culture et d’en restituer les fonde­ments. Cette expérience du mouvement sur de très vastes distances joue un rôle prépondérant dans la transmission culturelle chez la première Nation innue, aujourd’hui répartie dans onze communautés au Québec et au Labrador. Tradition­­nel­lement nomades, les Innu.es effectuaient historiquement des voyages par voies terrestres et fluviales dont les itinéraires étaient déterminés en fonction du déplace­ment des troupeaux de caribous, notamment, mais aussi de volontés commerciales ou matrimoniales. Prenant appui sur le récit et l’expérience d’une jeune marcheuse innue qui, depuis 2018, retourne sur les chemins de portage de ses ancêtres, nous souhaitons, par une analyse ethnographique et réflexive, illustrer la singularité de cette pratique millénaire comme vecteur d’émancipation, de réappropriation et de transmission, tant sur le plan culturel que spirituel.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.662
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0060.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.084
GPT teacher head0.394
Teacher spread0.310 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2021
Admission routes1
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