MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092941414 · doi:10.7202/030854ar

Wooden Horses and Rubber Cows: Training British Agricultural Labour for the Canadian Prairies, 1890‑1930

2006· article· fr· W2092941414 sur OpenAlexvenueaboutno aff
W. J. C. Cherwinski

Notice bibliographique

RevueHistorical Papers · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArtEthnologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cause du développement de l'agriculture dans les Prairies pendant les années 1890 à 1930, la demande pour une main-d'oeuvre qualifiée excédait grandement ce que la population locale était en mesure d'offrir. Il fallait donc recourir à l'immigration et l'on vit arriver de nombreux ouvriers d'Europe centrale qui, dans l'ensemble, se sont fort bien acquittés de leur tâche. Toutefois, les fermiers de l'ouest voyaient d'un mauvais oeil l'arrivée de tous ces étrangers et, de plus en plus, on manifesta le désir de recourir à une main-d'oeuvre d'origine britannique. Plusieurs centres d'entraînement furent donc mis sur pied pour préparer les jeunes Britanniques au travail agricole tel qu'il se pratiquait dans l'ouest canadien. Il semble bien, selon l'auteur, que le système ait eu plus de succès avant la guerre parce que les chances d'obtenir du travail étaient beaucoup plus grandes. Après la guerre, et ce, malgré le fait que plusieurs centres étaient nettement mieux organisés que ceux qui les avaient précédés, le système n'eut pas les résultats escomptés. Bien souvent, les jeunes Britanniques étaient des citadins n'ayant aucune disposition pour l'agriculture et, bien souvent aussi, les fermiers d'après la guerre n'avaient ni le besoin, ni les moyens d'employer une main-d'oeuvre supplémentaire à longueur d'année. Enfin, les Prairies se tournaient de plus en plus vers une agriculture spécialisée qui rendait désuet l'entraînement subi dans les divers centres de formation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHistorical PapersMême sujetCanadian Identity and HistoryTravaux en français237 207