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Enregistrement W2046834381 · doi:10.4000/etudescaribeennes.3609

L’appropriation ludique de la forêt au Québec : d’une gestion privée de « club » à une intervention publique de protection (1885-1935)

2009· article· fr· W2046834381 sur OpenAlexaboutno aff
Serge Gagnon

Notice bibliographique

RevueÉtudes caribéennes · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les grands domaines naturels, rattachés aux diverses stations de villégiature, étaient dépositaires des meilleurs lacs à truites, d’immenses territoires de sauvagine, de cerf de Virginie et d’un grand nombre de rivières à saumon. Si le littoral et la montagne ont agi comme attracteurs dans le cas de la villégiature, il en a été autrement pour les clubs de chasse et de pêche, qui sont apparus au milieu du XIXe siècle et se sont multipliés à compter de 1885. En l’occurrence, la mécanique à l’œuvre semble avoir posé la « grande nature » comme visée territoriale et le « coureur des bois » comme figure emblématique du héros romantique. L’argument développé dans cet article va s’employer à montrer que le tourisme et la villégiature ont constitué au Québec des procédures de valorisation positionnelle de nature géoanthropologique. Le « clubage » des Laurentides, au sens large du terme, aura constitué en ce sens le présupposé de leur colonisation intérieure. Qu’il s’agisse du lac Saint-Jean, de la Mauricie ou des Laurentides en général, on retrouve l’efficacité du parcours structural de l’établissement humain développé en géographie structurale : l’occupation utilitaire d’un territoire disponible présuppose non pas d’abord une transformation de la nature, mais une valorisation des positions abstraites par le tourisme et la villégiature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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