Entrepreneuriat forestier autochtone : le cas de la communauté ilnu de Mashteuiatsh
Bibliographic record
Abstract
La participation des communautés autochtones à la foresterie est un enjeu important au Québec. Pour les communautés autochtones, le développement forestier représente des retombées économiques importantes qui peuvent permettre de réduire l’écart entre les conditions socioéconomiques de leur population et celles de la population non-autochtone. Conséquemment, la participation des autochtones à la foresterie a sensiblement augmenté au cours des dernières décennies. Le manque d’information actuellement disponible nuit toutefois aux efforts déployés pour soutenir et encourager les initiatives autochtones en foresterie. \n \nAfin de mettre en exergue certains facteurs qui facilitent ou qui limitent les initiatives entrepreneuriales autochtones en foresterie, cette étude explore le développement de l’entrepreneuriat forestier dans la communauté ilnu de Mashteuiatsh. Ce projet de dresser le portrait des entrepreneurs forestiers autochtones de cette communauté et de comparer ces entrepreneurs autochtones à des entrepreneurs forestiers non-autochtones de la même région. \n \nLes résultats de l’étude montrent l’importance pour l’entrepreneur forestier autochtone du réseau social au sein de la communauté de Mashteuiatsh. Cette situation permet d’expliquer en partie les différences constatées lors de la comparaison des profils, des perceptions et des motivations des entrepreneurs forestiers de la communauté de Mashteuiatsh et d’un groupe d’entrepreneurs forestiers non-autochtones. Les entrepreneurs autochtones, contrairement à leurs homologues non-autochtones, semblent très optimistes quand à l’évaluation de leur sort actuel et avenir.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".