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Enregistrement W3131076285

Empire, settler colonialism and energy futures : from Jules Verne to Waubgeshig Rice

2020· article· en· W3131076285 sur OpenAlexaboutno aff
Reuben Martens

Notice bibliographique

RevueGhent University Academic Bibliography (Ghent University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonialismIndigenousEmpireFutures contractEconomic historyIndustrial RevolutionEconomyEthnologyEconomic shortageHistoryGeographyPolitical scienceAncient historyEconomicsArchaeologyGovernment (linguistics)Ecology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shortly before and during the first decades of the First Industrial Revolution in Europe (ca. 1800-1840), France and most of Western Europe were experiencing wood shortages due to massive deforestation for fuelling their nations with wood and charcoal. As such, France turned to its colonial outposts to import North-American timber, in order to compensate for their shortage. Jules Verne’s The Purchase of the North Pole (1889) fictionalises this struggle; industry capitalists start mining for coal in the Arctic, because of predictions that existing reserves will run out in 500 years, and so justify drastically changing its environment. This oppressive imperial and settler-colonial imaginary continues to have reverberations in the present; Waubgeshig Rice’s Moon of the Crusted Snow (2018) imagines a post-oil native Ojibwe community in Northern Ontario who, stripped of their energy and natural resources, struggle to survive the harsh Canadian winter. Like many other native communities in North America, the Ojibwe people were displaced by settler colonialists who claimed the natural resources that their Native lands held. In this paper, I want to demonstrate how this neglected history of settler colonialism and empire in the search for energy resources still informs energy futures today, through a comparative reading of Verne and Rice’s novels, which sketch out very different, yet incredibly entangled future scenarios.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · 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
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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