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Record W6992592726

L'origine de Mishtapeu : les relations tutélaires dans les pratiques ancestrales innues par l'analyse des récits traditionnels

2023· dissertation· fr· W6992592726 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWaste Management and Recycling
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGender relationsContext (archaeology)Identity (music)Order (exchange)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude propose d’examiner deux traits caractéristiques concernant les relations tutélaires chez les Innus et les Naskapis de l’est du Canada. Par contraste avec l’ethnographie d’autres groupes autochtones de la famille algonquienne, celle des Innus, d’un côté, est élusive quant aux relations tutélaires avec les animaux, tandis que de l’autre côté, les relations avec une entité anthropomorphe, Mishtapeu, y sont omniprésentes. Par l’analyse de récits traditionnels, des mythes, ce travail vise à évaluer si cet état singulier des relations tutélaires chez les Innus et Naskapis découlerait de transformations cosmologiques ayant opéré dans un passé plus ou moins récent, et qui auraient eu comme conséquence, premièrement, l’affaiblissement graduel des relations tutélaires avec des animaux, et deuxièmement, l’émergence et la consolidation de Mishtapeu. L’analyse d’un premier groupe de récits, à travers une approche structuraliste syntagmatique, tente d’y repérer la charpente d’un rituel d’obtention d’une entité tutélaire animale afin de démontrer la profonde influence du complexe de l’animal tutélaire chez les Innus. Ce sont les relations avec Mishtapeu que l’analyse d’un deuxième groupe de récits tente d’éclaircir. Les analyses diffusionnistes et symboliques tentent alors de déterminer un moment et un lieu d’émergence de l’entité ainsi que de proposer des pistes conceptuelles crédibles de son origine.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.218
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0130.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.183 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
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