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Record W4408261305 · doi:10.1515/9782763722993

La terre qui pousse

2014· book· fr· W4408261305 on OpenAlexaboutno aff
Daniel Clément

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les Innus ou Montagnais ont, de tout temps, été associés à la forêt boréale du nord‑est du Canada, et la cueillette des végétaux a toujours joué un rôle économique et culturel très important au sein de leur société. Cette étude sur la science botanique innue, effectuée auprès des membres de la communauté d'Ekuanitshit, ou Mingan, de la Côte-Nord, répond à deux objectifs : élargir notre connaissance de ce peuple amérindien, mais également renouveler notre propre point de vue de la flore nordique en adoptant la perspective autochtone. Le savoir botanique innu comprend des concepts relatifs à la vie des plantes, un système de classification et de nomenclature (cent trente‑sept termes), des modes d'identification et des utilisations techniques, médicales, alimentaires et rituelles. Les plantes sont elles‑mêmes réparties en deux domaines distincts, les végétaux à racines et les végétaux sans racines (« la terre qui pousse »), qui comprennent, chacun, plusieurs divisions, dont les arbres, les arbustes, les petits arbustes, les plantes herbacées et les mousses principalement. Le système de représentation innu des végétaux repose sur une structure de relations qui fonctionne à partir des parties de plantes, comme le bois, l'écorce, les fruits et les feuilles, et d'un discours détaillé sur l'utilisation, ce qui vient expliquer, en définitive, la formation même des classes de plantes et la nomenclature. Les Innus et leurs plantes apparaîtront dorénavant comme un ensemble global d'interactions, témoin d'une intégration originale de l'être humain dans son milieu. "Ce livre est une oeuvre de profonde érudition, basée sur des enquêtes exemplaires et qui fait ressortir les liens entre langue, culture et territoire" Marcel Bénéteau, Université de Sudbury, Rabaska (vol. 14, 2016, pp. 236-239) "Daniel Clément se penche sur « la science innue » et sur « le savoir botanique innu ». À ce sujet, les données récoltées sont impressionnantes tout comme le travail de description du système classificatoire qui est proposé dans l’ouvrage." Laurence Hamel-Charest, RECHERCHES AMÉRINDIENNES AU QUÉBEC, XLV, NOS 2-3, 2015

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.286
Threshold uncertainty score0.568

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.003

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 head0.020
GPT teacher head0.214
Teacher spread0.195 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations3
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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