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Enregistrement W2062366091 · doi:10.7202/014103ar

La représentation de la population des îles Canaries dans les récits de voyage

2007· article· fr· W2062366091 sur OpenAlexaffvenue
Cristina G. de Uriarte

Notice bibliographique

RevueÉtudes littéraires · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePacific and Southeast Asian Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La reproduction du monde dans le récit de voyage s’est opérée par le langage mais aussi par le canal de l’image. Si dans un premier moment son importance reste limitée, bientôt de nombreux récits donnent à voir les peuples du monde ainsi que les gestes des découvreurs. En effet, à côté des vues de villes, des reproductions de curiosités naturelles et de monuments, la représentation de l’homme occupe une place de plus en plus importante, car elle apporte un supplément d’information et sert à interpréter le texte. Les expéditions scientifiques du XVIII e siècle comptent parmi leurs membres des dessinateurs reconnus qui, suivant les instructions rédigées pour ce type de campagnes, sont requis pour effectuer des dessins botaniques et zoologiques mais aussi ethnographiques. L’escale aux Canaries au commencement du voyage constitue la première occasion pour l’artiste de représenter des étrangers dans leur milieu naturel. Les dessins de Louis Feuillée mais surtout ceux de Nicolas-Martin Petit et Charles-Alexandre Lesueur, qui illustrent le livre de bord de Nicolas Baudin, commandant de l’expédition aux Terres Australes, montrent des images prises sur le vif, saisies au quotidien où l’absence de tout décor rehausse le discours ethnographique du voyageur. Notre travail porte sur l’analyse des conditions dans lesquelles ont été représentés les habitants des Îles Canaries. Une attention particulière sera portée au regard sur la population de l’Archipel construit à partir de l’observation directe mais aussi d’une idée préétablie de la société insulaire.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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