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Enregistrement W2791438365 · doi:10.7202/1043577ar

Dette et colonisation. Analyse de quelques dispositifs de capture du travail indigène dans la traite des fourrures – XVIIe-XIXe siècles

2018· article· fr· W2791438365 sur OpenAlexaffvenueabout
Dalie Giroux

Notice bibliographique

RevuePolitique et Sociétés · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À partir d’une analyse de l’historiographie de la traite des fourrures dans le subarctique canadien, cet article propose d’isoler et de caractériser le système d’articulation qui a permis dans le cadre du développement initial (XVIIe-XIXe siècles) de cette industrie d’arrimer l’économie indigène et l’économie européenne. L’article propose de définir ce système d’articulation par quatre dispositifs qui en seraient constitutifs : leMB standardoumade beaver, le crédit, les offrandes et les marchandises européennes. Offrant une description systématique du fonctionnement de ces dispositifs et une analyse de leur interaction, il s’agit à la fois de montrer que les interprétations indigène et européenne de ces dispositifs sont foncièrement différentes et ont fonctionné sur la base d’une « inter-mécompréhension » ; de fournir une illustration du caractère décisif du système de crédit utilisé par les compagnies européennes de traite dans l’établissement de relations de « loyauté » avec les travailleurs indigènes ; et de suggérer que ce système d’articulation avec en son centre le dispositif du crédit a été la pierre d’assise de la prolétarisation et de la dépossession territoriale des indigènes impliqués dans cette industrie coloniale, et ainsi un des processus importants par lesquels a été créé l’espace colonial à partir duquel s’est constitué le Canada contemporain.

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)0,003
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 enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,325 · 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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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