Nipakanatik : une collection numérique pour la réappropriation, la préservation et la transmission du patrimoine anicinabe
Bibliographic record
Abstract
Nipakanatik est une collection numérique gérée par l’organisme anicinabe Minwashin. Sa mission est de préserver, de documenter et de partager de manière éthique les archives numériques collectives de la Nation Anicinabe dans un souci de créer un espace culturellement approprié pour faire de la recherche documentaire. Si Minwashin vise la décolonisation des archives et l’autodétermination dans sa manière de préserver ce patrimoine numérisé, certaines réflexions, dans un souci d’honorer les valeurs et les principes anicinabe qui sous-tendent cette démarche, font partie de ce processus en évolution constante. De quelle manière Minwashin peut-elle mettre à contribution la technologie pour préserver le patrimoine ancinabe, tout en répondant aux enjeux éthiques de la gouvernance des données qui concernent les Anicinabek ? Quels sont les enjeux et les défis dans la mise en oeuvre d’une telle initiative ? Avec la collaboration des communautés anicinabek, de porteuses et porteurs de savoirs anicinabe, d’expertes et experts-conseils ainsi que de personnes intéressées par la réappropriation du patrimoine anicinabe, Nipakanatik a pu voir le jour. Dans cet article, nous présenterons l’état d’avancement de ce projet de bibliothèque numérique, réalisé en partenariat avec l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information (EBSI) de l’Université de Montréal. Plus précisément, nous mettrons en lumière les fondements théoriques et conceptuels de Nipakanatik, et présenterons la démarche collaborative déployée avec les communautés anicinabek. Nous exposerons également nos réflexions sur certains enjeux propres à l’archivistique en contexte anicinabe. Nous retenons que la réappropriation du patrimoine anicinabe détenu par les institutions de mémoire dépasse la simple question d’inventaire et que ce travail remet en question la vision du patrimoine en tant qu’objet dans sa conception traditionnelle.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".