La décolonisation des savoirs : est-il possible de penser l’anthropologie en dehors du rapport colonial ?
Bibliographic record
Abstract
Il y a plusieurs années déjà que les peuples autochtones et de nombreux chercheurs rejettent une conception coloniale de l’anthropologie qui faisait du spécialiste non autochtone la seule voix autorisée à interpréter la parole de ses interlocuteurs autochtones, réduits au statut d’« informateurs », et les expropriait leurs savoirs. Dans nos recherches de longue durée avec les Maseual-Nahuas de la Sierra Nororiental de Puebla, au Mexique, nous avons essayé depuis 1984 de pratiquer une autre anthropologie, fondée sur un dialogue des savoirs (Pérez Ruíz et Argueta Vilamar 2019). Il en est résulté un changement profond dans les rapports de pouvoir entre l’anthropologue et les co-chercheurs et co-chercheuses autochtones du Taller de Tradición Oral Totamachilis. Tant l’enquête de terrain que l’interprétation des données et l’écriture de ce produit type de l’ethnographie, la monographie anthropologique, s’en sont trouvées transformées. Notre recherche, dont les thèmes ont été déterminés en dialogue avec le Taller, a couvert, en près de quarante ans, la tradition historique, la flore et la faune, la toponymie, la médecine traditionnelle et le chamanisme. Quant aux publications, la priorité a été donnée à des textes bilingues (en maseualtajtol et en espagnol), distribués à faible coût dans la région.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".