Contre-cartographie narrative avec de jeunes Autochtones de Montréal/Tiohtià:ke
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un processus de cartographie participative avec des jeunes de la communauté autochtone de Montréal/Tiohtià:ke. Dans un contexte d’invisibilisation des territorialités autochtones urbaines, liée à la division coloniale de l’espace, la cartographie des espaces sociaux de jeunes Autochtones et de leurs territorialités a participé à leur redonner une place dans la ville, ou plutôt à visibiliser celles qu’ils et elles occupent déjà. La cartographie réalisée avec les jeunes a donné lieu à diverses formes de représentations (dessins, photos, récits, etc.) qui ont servi d’outils de communication et de partage des expériences et savoirs des jeunes Autochtones dans l’espace urbain. Au bout du compte, cette cartographie a surtout permis l’expression de récits individuels qui ont ensuite été rassemblés, dans un processus narratif collectif, pour la cocréation d’une carte narrative. Dans cet article, nous présentons des réflexions sur le processus de recherche et les possibilités méthodologiques de la contre-cartographie narrative qui permet de « raconter » des récits liés aux territorialités autochtones en milieu urbain pour les replacer dans la ville.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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".