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Enregistrement W4386896548 · doi:10.1111/cag.12883

(Re)purposing cadasters: When ecclesiastical archives advocate for Indigenous land rights

2023· article· en· W4386896548 sur OpenAlexafffundvenueabout
Léa Denieul‐Pinsky

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésIndigenousLand rightsPolitical sciencePublic administrationLawSociologyEthnologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper reflects on the potential and limits of repatriating state‐sanctioned historical materials and repurposing them as “counter‐archives” for Indigenous communities. This proposal aligns itself with the epistemic shift in archival studies which promotes a processual approach to archiving (archive‐as‐subject) rather than an extractive one (archive‐as‐source). Instead of taking colonial archives at face value or dismissing them entirely for their erasures, scholars and artists are finding new ways to approach, produce, and share them. This research expands the scope of counter‐cartography and historical geography by identifying different data sources that can be mapped. Mandated by a Mohawk Land Defender, I have compiled ecclesiastical archives, cadasters, and land registries from the Seminary of St. Sulpice into a “counter‐archive,” then turned them into a geospatial database for use in GIS. Historically these ecclesiastical records were used by the Seminary to claim Indigenous territories, erase Indigenous presence, and attract settlers to the Seigneurie du Lac‐des‐Deux‐Montagnes, an area spanning 540 km 2 west of Montreal. The repurposed counter‐archives can be used as tools for critical public discourse around Indigenous land rights. Given genuine Federal will for reconciliation, this methodology mapping land dispossession from archival cadasters and land registries could expand to other locations across Canada.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0210,018
Communication savante0,0260,017
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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