Notice bibliographique
Résumé
For two centuries (1670-1870), English, Scottish, and Canadian fur traders voyages the myriad waterways of Rupert’s Land, the vast territory charted to the Hudson’s Bay Company and later splintered among five Canadian provinces and four American states. The knowledge and support of northern Native peoples were critical to the newcomer’s survival and success. With acquaintance and alliance came intermarriage, and the unions of European traders and Native women generated thousands of descendants. Jennifer Brown’s Strangers in Blood is the first work to look systemically at these parents and their children. Brown focuses on Hudson's Bay Company officers and North West Company wintering partners and clerks – those whose relationships are best known from post journals, correspondence, accounts, and wills. The durability of such families varied greatly. Settlers, missionaries, European women, and sometimes the courts challenged fur trade marraiges. Some officers’ Scottish and Canadian relatives dismissed Native wives and “Indian” progeny as illegitimate. Trades who wooks these ties seriously were obliged to defend them, to leave wills recognizing their wives and children, and to secure their legal and scoial status – to prove that they were kin, not “strangers in blood.” Brown illustrates that the lives and identities of these children were shaped by factors far more complex than “blood.” Sons and daughters diverged along paths affected by gender. Some descendants became Métis nationhood under Louis Riel. Other rejected or were never offered that course – they passed into white or Indian communities or, in some instances, identified themselves (without prejudice) as “halfbreeds.” The fur trade did not coalesce into a single society. Rather, like Rupert’s Land, it splintered, and the historical consequences have been with us ever since.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».