“Les Sçioux n’étoient bons qu’à manger”: La Colle and the Anishinaabeg-Dakota War, 1730–1742
Notice bibliographique
Résumé
Abstract La Colle was an influential Anishinaabe ogimaa (leader) and mayosewinini (war chief) who led the Monsoni (moose) doodem (clan) in the Rainy Lake region during the 1730s and 1740s. A biographical study of La Colle not only restores an individual Indigenous voice to the tapestry of Native North America but also provides insight into a conflict between the Anishinaabeg, Nêhiyawak (Crees), Nakoda (Assiniboines), and Očhéthi Šakówiŋ (Dakota, Yankton, Yanktonai, and Lakota) that took place in the borderlands between Lake Superior and the Upper Missouri Valley. Ultimately, the conflict saw the beginning of a considerable reorientation of Indigenous geopolitics west of Lake Superior, which were, in part, driven by the actions of a cunning political and military leader—La Colle. By uniting Anishinaabeg, Nêhiyawak, and Nakoda into a coalition powerful enough to challenge the Očhéthi Šakówiŋ, La Colle made one of the most significant bids for power in eighteenth-century North America, one that eventually reconfigured the political, demographic, and environmental landscapes of the Northwest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».