Initiatives atikamekw d’affirmation et de mise en valeur des savoirs et du territoire
Bibliographic record
Abstract
La Nation autochtone atikamekw nehirowisiw compte aujourd’hui environ 8000 membres, qui vivent principalement dans les communautés de Wemotaci, Opticiwan, et Manawan, situées au Centre du Québec (Canada), dans les régions de la Haute-Mauricie et de Lanaudière. Les Atikamekw Nehirowisiwok n’ont jamais cédé leur territoire et leur souveraineté et continuent, dans le contexte néocolonial contemporain et en dépit des contraintes grandissantes, de maintenir leurs relations au Nitaskinan, leur territoire ancestral, et de transmettre leurs savoirs propres. Dans le cadre de cette recherche et lors d’un terrain à la communauté de Manawan à l’été 2019, je me suis intéressée à certaines des initiatives mises en œuvre par les Atikamekw Nehirowisiwok afin de maintenir et d’affirmer ces relations et de favoriser la transmission intergénérationnelle des savoirs locaux. Il est entre autres question des cartographies développées par les Atikamekw Nehirowisiwok ainsi que du tourisme mis en place à Manawan. Ce mémoire tente ainsi de mettre en lumière certains des défis et des enjeux que rencontrent les Atikamekw Nehirowisiwok dans leur affirmation identitaire et la mise en œuvre de leurs projets de vie.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".