Les écoles de fouilles archéologiques au Nunavut
Bibliographic record
Abstract
Les Inuit contribuent aux collections des musées depuis des siècles, d’abord en collectant des données ethnographiques pour les premiers explorateurs, puis pour les commerçants, les baleiniers et les fonctionnaires. Les Inuit ont également contribué aux collections en travaillant dans le domaine de l’archéologie en tant qu’assistants de terrain, archéologues et dans le cadre d’écoles de fouilles archéologiques. Depuis les années 1990 et jusqu’au début des années 2000, les écoles de fouilles archéologiques du Nunavut forment de jeunes Inuit aux méthodes de l’archéologie de terrain et à la collaboration avec les communautés. S’appuyant sur les écoles de fouilles d’Iglulik dans les années 1990, le travail archéologique avec les communautés inuit du Nunavut depuis 1999 a favorisé les concepts de l’archéologie autochtone dès le début de l’histoire des écoles de fouilles archéologiques au Nunavut. Dans cet article, Krista Ulujuk Zawadski et Ericka Chemko partagent leurs expériences sur les écoles de fouilles archéologiques organisées au Nunavut par l’Inuit Heritage Trust Inc. (IHT) de 2002 à 2008 à travers des discussions et des réflexions personnelles, offrant un aperçu des écoles d’archologie, et des contributions inuit à l’archéologie et à l’anthropologie contemporaines de l’Arctique.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".