Débat sur les réclamations des ressources naturelles et des terres communales dans les montagnes centrales de l'Islande
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTS Je suis profondément reconnaissante de la contribution des Islandais à la réalisation de cette recherche.L'Islande demeure une expérience dont la générosité de ses habitants et les paysages grandioses resteront gravés dans ma mémoire.L'auteure tient à remercier Niels Einarsson, directeur de l'Institut de Recherche Arctique Stefansson, et son équipe à l'Institut pour leur support moral, professionnel et financier.J'aimerais également remercier le Nordic Arctic Research Programme (NARP) pour son support financier et la possibilité de participer au Second Symposium International.Je désire également remercier le professeur Thomas C. Meredith du Département de Géographie à l'Université McGilI pour son support financier obtenu par le Fond Québécois de la recherche sur la société et la culture, Ministère de l'Éducation du Québec (FQRSC), via le groupe de recherche Community-based Emnronmental Decisions-making (CBED), et le Programme de formation scientifique dans le Nord, Ministère des Affaires indiennes et du Nord canadien (MAINC), Ottawa.J'aimerais particulièrement remercier le professeur Ludger Mûller-Wille, professeur au Département de Géographie à McGill, pour sa qualité de supervision, ses encouragements généreux et son habilité à inciter l'indépendance de mes réflexions.Finalement, je remercie également le professeur Christian Kull, professeur au Département de Géographie à McGill, pour sa co-supervision et ses commentaires justicieux.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".