Mi az, hogy "arktikus" és mi az, hogy "sarkvidéki"? Őshonos és egyéb szempontok
Bibliographic record
Abstract
A tanulmány célja, hogy tisztázzon néhány magyar nyelven nem egyértelmű, északi-sarkvidékkel kapcsolatos fogalmat, és hogy átfogó képet adjon az ott zajló nyelv, társadalmi, gazdasági, politikai és környezeti folyamatokról, mindezt elsősorban az arktikumban élő őshonos kisebbségek szempontjából. Ennek keretében először az arktikum és sarkvidék fogalmát különböztetjük meg. A sarkvidéknek több definíciója létezik, érvelésünk szerint a sarkvidék megnevezés inkább követi a természetföldrajzi szempontokat, az arktikum mint régió megnevezés pedig inkább társadalmi, politikai és gazdasági alapú – földrajzi értelemben pedig nagyobb terület mint az Északi-sarkvidék. Így azt mondhatjuk, hogy nem minden arktikumban élő őshonos nép sarkvidéki. A tanulmány bemutatja röviden az arktikum nyelveit nyelvcsaládonként: uráli nyelvek (szamojéd, obi-ugor, vepsze, számi), paleoszibériai nyelvek genetikai egységei, úgy mint csukcs-kamcsatkai nyelvek, jenyiszeji nyelvek, jukagir, nyivh, továbbá a Szibériában beszélt altáji nyelvek (mandzsu-tunhuz, szibériai török nyelvek), az eszkimó-aleut nyelvek (inuit, jupik és aleut nyelvek), az ejak-tlingit-atapaszka nyelvek, valamint szubarktikus indián nyelvek. Az alapvető kérdés, hogy mi az, ami összefogja ezeket a közösségeket, van-e közös „arktikus” identitás? S milyen tényezők határozzák meg azt? Az látszik, hogy az arktikumban nagyon magas az őshonos közösségekben az öngyilkosságok aránya, különösen a fiatalok körében. Az erre adható válaszok segítik megérteni a 21. századi problémáikat, és hogy milyen lehetőségek állnak rendelkezésre ezek megoldására. Ennek keretében vázlatosan áttekintjük az északi országok közötti együttműködések lehetőségeit államok közötti szinten és közösségi szinten. \nA kulcskérdés az önrendelkezés, autonómia mértéke, amelyet tekintve az arktikum nyolc országa között nagy különbségek vannak. Ami közös célként megfogalmazódnak szinte minden nagyobb szervezet dokumentumaiban (AC, ICC, RAIPON, Számi Tanács, kanadai őshonos egyezmények stb.): \n•\tnyelv, kultúra megőrzése, támogatása, elsősorban (de nem csak) az egyes országok hivatalos oktatási rendszerein keresztül, amelyek gyakran kapcsolódnak össze revitalizációs programokkal, \n•\ta földhöz való elismertetése, \n•\térvényesülés lehetőségeinek javítása a globalizálódó világban, nemzetközi együttműködések \n•\ta föld környezetének, annak értékeinek védeleme. \nNéhány példát mutatunk be az arktikum különböző területeiről. \nA fenti szempontok nem vizsgálhatók a (de)kolonizációtól, migrációtól és urbanizációtól függetlenül. A tanulmány végén ezt mutatjuk be: milyen lehetőségeik vannak a hagyományos életmódot feladó, modern városokba költöző kisebbségeknek, s ezek a folyamatok milyen „új” identitások kialakulását eredményezheti.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.006 |
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".