Notice bibliographique
Résumé
I first sojourned in northern Manitoba in the summer of 1975 and since then I have expended much energy trying to figure out the relationship between past and present in that region.Although my studies have not attempted to directly connect present conditions to historical knowledge, I feel that some gaps have been filled.Prior to experiencing northern Manitoba, John Ryan, from the Department of Geography at the University of Winnipeg, encouraged an interest in economic geography.Russ Rothney's study on the fur trade provided me with an entry into this particular mercantile economy, which hitherto lacked the appeal that other parts of the world held for me. 1 Subsequently, Arthur J. Ray's Indians in the Fur Trade showed that the problems of mercantile underdevelopment, that is the fur trade, could be studied from the perspective of historical geography.2 In some respects, this present study indicates a culmination of my graduate research on northern Manitoba.My M.A. thesis, 'Manitoba Commercial Fisheries: A Study in Development,' generated no real intellectual interest at McGill University; nonetheless, it affirmed to me the usefulness of a historical geographical approach to a staple industry and indicated the important presence that Natives held in economic life.It was also clear that a focus on the economic history of Native people was both viable and needed.Although distant from northern Manitoba, I found an environment very conducive for historical geography at York University.Moreover, the encouragement I received there to test concepts empirically, rather than pursuing theory through a series of a priori assertions, was welcomed.Skip Ray, John Warkentin, Don Freeman, Conrad Heidenreich, and Hartwell Bowsfield directed course work or supervised my research.My experience at York was entirely positive.The completion of my Ph.D. dissertation at York did not end my research on northern
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,295 | 0,158 |
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 ».