Des animaux à l'épreuve de l'ethnographie : rencontre avec des loups et des chiens singuliers en pays gwich'in (Old Crow, Yukon)
Bibliographic record
Abstract
A Old Crow, petite communauté de Vuntut Gwich’in située aux confins du Yukon, s’étend un vaste territoire à la population multiple et variée. Parmi eux se trouve un impitoyable stratège : le loup. Il est aussi difficile de suivre ses traces que celles qu’il laisse chez les humains qui le côtoient. Le loup se révèle alors de multiples manières, à condition que le chercheur s’éloigne de ses idées préconçues et qu’il adopte une certaine flexibilité. Flexibilité d’autant plus nécessaire que le principal intéressé, ici les loups, ne se montre pas. Nous nous retrouvons alors non seulement à faire l’ethnographie d’individus à l’altérité radicale, mais invisible qui plus est. En face, se trouve pourtant un autre, à l’altérité insoupçonnée : le chien. Réputé comme étant le fidèle ami de l’homme depuis des siècles, ce sont pourtant des chiens bien différents qui errent dans les allées d’Old Crow. Indépendants et opportunistes, ces chiens n’ont pas grandchose à voir avec ces animaux de compagnies qui occupent les foyers à travers l’Occident. Des chiens autrement chiens. Des loups autrement loups. Un terrain à la croisée des chemins, de l’humain à l’animal, du tangible à l’intangible. Ces animaux n’usent pas de mots, et pourtant cette expérience ethnographique nous plonge dans un univers sensible, riche de sens et d’informations, nous invitant ainsi à reconsidérer la place de ces animaux dans nos ethnographies.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".