« La carte n’est pas le territoire » ou les enjeux et défis de la territorialité et de la cartographie autochtones contemporaines
Bibliographic record
Abstract
L’énoncé « La carte n’est pas le territoire » me sert d’assise pour réfléchir d’une part à l’écart et à l’enchevêtrement entre les conceptions et les pratiques autochtones et étatiques du territoire et de la territorialité, et, d’autre part, à l’engagement actuel des peuples autochtones envers les productions cartographiques comme une de leurs stratégies de résistance, de négociation, de dialogue et de coexistence. Je m’appuie, dans une perspective diachronique, sur l’expérience de la Nation Atikamekw Nehirowisiw (Haut-Saint-Maurice, Québec) avec les productions cartographiques, les leurs et celles du gouvernement québécois. Il s’agit aussi de mettre en perspective cette analyse d’un cas singulier avec la littérature, les travaux et les débats sur la cartographie autochtone. Au niveau conceptuel, je me propose de faire dialoguer le concept de territorialité autochtone, celui de « contre-cartographie » autochtone et ce que j’appelle ici les « cartographies enchevêtrées », soit les inscriptions et les « rencontres » sur support cartographique des conceptions, régimes fonciers et modes d’occupation étatiques et autochtones des territoires et des lieux.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".