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Enregistrement W2561358696 · doi:10.1353/his.2016.0065

Why Did We Choose to Industrialize? Montreal, 1819-1849 by Robert C.H. Sweeny

2016· article· en· W2561358696 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Harold Bérubé

Notice bibliographique

RevueHistoire sociale · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtQueen (butterfly)Philosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviewed by: Why Did We Choose to Industrialize? Montreal, 1819-1849 by Robert C.H. Sweeny Harold Bérubé Sweeny, Robert C.H. – Why Did We Choose to Industrialize? Montreal, 1819-1849. Montréal et Kingston, McGill-Queen’s University Press, 2015, 436 p. Le plus récent ouvrage de l’historien Robert C.H. Sweeny a obtenu le prix Sir- John-A.-Macdonald de la Société historique du Canada en 2016, et le moins qu’on puisse dire est que cet honneur est bien mérité. Why Did We Choose to [End Page 718] Industrialize ? est non seulement un ouvrage ambitieux, engagé et exigeant, qui propose une contribution substantielle à l’historiographie, c’est aussi un livre qui défie avec grand succès les conventions de la discipline historienne. Sweeny y combine plusieurs trames parallèles : au fil des pages, le lecteur suit sur quatre décennies l’itinéraire professionnel de l’auteur, l’évolution de ses projets de recherche par rapport à celle, plus générale, des différentes historiographies dans lesquelles il s’inscrit, sans parler d’une réflexion plus large sur la pratique de l’histoire et le rapport de l’historien aux sources. Cet ensemble est mis au service d’un questionnement que résume bien le titre de l’ouvrage : pourquoi avonsnous choisi de nous industrialiser ? La question en tant que telle est provocante et peut paraître naïve, comme l’admet d’entrée de jeu l’auteur. Elle se veut une attaque en règle contre le néolibéralisme ambiant, qui naturalise trop facilement le processus d’industrialisation et ses différentes facettes. En posant cette question, Sweeny veut aussi remettre l’accent sur les choix faits par des acteurs historiques confrontés à des contextes bien particuliers. Son choix de Montréal comme cas d’étude s’inscrit bien dans cette logique : première ville coloniale à s’être industrialisée, elle présente un contexte à bien des égards unique, qu’il s’agisse de sa composition sur le plan démographique, des régimes légaux qui s’y croisent et s’y combinent ou des événements qui secouent la ville et sa région dans les années 1830. Chacun des neuf chapitres est structuré autour d’un chantier de recherche de l’auteur, ou d’un questionnement d’ordre historiographique auquel il a été confronté dans le cadre de ses travaux. Ainsi, le premier traite des prémisses sur lesquelles s’est appuyée sa réflexion, et notamment sur deux idées : que la Grande-Bretagne ne devrait pas servir de cadre de référence unique pour comprendre le processus d’industrialisation ailleurs dans le monde ; que ce processus n’est pas linéaire. Le second chapitre porte sur l’impact du statut colonial du Bas-Canada à la fois sur son développement et sur l’historiographie qui en traite. Cela permet notamment à Sweeny de déconstruire (l’impérialisme de) la théorie des « staples » de Innis et de mettre l’accent sur la vie économique diversifiée du Montréal préindustriel. Il explore ce dynamisme plus en détail dans les deux chapitres suivants, qui traitent tour à tour du milieu des artisans et des marchands montréalais (chapitre trois), puis des relations entre la ville et son hinterland rural (chapitre quatre). Cela lui permet de démontrer la relative indépendance de l’économie montréalaise, mais également l’équilibre assez important qui existe dans les échanges entre la ville et sa campagne. Le cinquième chapitre de l’ouvrage nous amène à faire un détour du côté des pêcheries de Terre-Neuve, province où Sweeny enseigne, pour explorer les répercussions épistémologiques de ses réflexions jusque-là, notamment pour ce qui est des questions de causalité et d’agentivité. Le genre prend d’ailleurs ici une place notable, éclipsant en partie la classe en termes d’importance causale dans l’optique de Sweeny, un tournant qui se fait sentir dans le reste de l’ouvrage. Son sixième chapitre offre une analyse critique très poussée de sources centrales pour les...

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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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,008

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2016
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