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Enregistrement W2993891709

Identifying the Enemy in First World War Canada: The Historiography and Bureaucracy of Enemy Alien Internment and Registration

2019· article· en· W2993891709 sur OpenAlexaboutno aff
Mary Chaktsiris

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Wars: History, Literature, and Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversaryHistoriographyAlienBureaucracyHistoryPolitical scienceLawComputer securityComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 8,000 people identified as enemy aliens were interned in Canada during the Great War. Another 80,000 people were required to register with authorities and report regularly. This article presents an overview of historiography about First World War internment in Canada from 1914 to 1920 and explores the changing internment and registration regulations during that period. The results suggest that narratives about First World War internment sit uncomfortably within a Canadian historiography focused on a nation-building narrative. During the Great War, the ability to use wartime legislation to control populations viewed as problematic overshadowed government claims that the internment of enemy aliens was principally about national security. Internment regulations consistently changed over time and were unevenly enforced, leaving both citizens and authorities unsure about their responsibilities. These changes serve as an important reminder that regulations about national security are not carried out in isolation, and they usually involve other contributing social and economic pressures and prejudices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
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