Notice bibliographique
Résumé
In his book A Great and Noble Scheme (2005), historian John Mack Faragher explains that the 1755–63 Acadian deportation can be termed “ethnic cleansing,” following contemporary United Nations and scholarly usage of the expression. In this paper, instead of addressing the terms of contemporary UN or scholarship, as Faragher does, to see which terms can be used for the Acadian tragedy, I provide a terminological history of the Acadian tragedy. This terminological history studies the terms used for the Acadian tragedy since the eighteenth century until the early twentieth century and shows how they recur in the mid-twentieth century discussions on genocide. First, I investigate Edmund Burke’s treatment of the Acadian tragedy seen as resulting from acts of destroying, rooting out, and extirpating, and the Abbot Raynal using terms for the tragedy such as embarking, transporting, driving away (later deporting), destroying, perishing, depopulating, and, indirectly, crime against humanity. I also focus on the nineteenth-century account of the Acadian tragedy by Catherine Reed Williams, who expanded Raynal with notions of barbarity, banishment, expulsion, extermination, and moral shock, and on others after her who brought terms for Acadians such as annihilation, atrocity, evacuation, and clearing. Second, I highlight Acadian memory in the 1950s genocide debate in Washington (DC) and how the terminological history of the Acadian tragedy appears in a document Raphael Lemkin had on Acadians. I also explain how Lemkin, unknowingly or not, rearticulated in publications and texts and found in his research the terms already used for Acadians as he addressed his genocide concept.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».