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Enregistrement W4408621997 · doi:10.1093/9780198945246.003.0084

Labour, Settler Colonialism, and Economies of Extraction

2025· book-chapter· en· W4408621997 sur OpenAlexaffabout
Shiri Pasternak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonialismExtraction (chemistry)EconomyEconomicsEconomic geographyGeographyArchaeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indigenous resistance to colonization can intersect uncomfortably and often violently with a fight by workers to access Indigenous lands for extraction and jobs. Jobs have always been a literal frontier of settler colonial conflict because, simply put, colonization takes work. When immigrants began to settle through recruitment programmes en masse in Canada, they benefitted from a scale of colonial land seizure unknown anywhere else in the world at that time. The means by which to settle was the work—both required and provided—by corporations like the railroads, the Hudson’s Bay Company, and colonization enterprises. By the late 19th century, the market for wage labour on farms and in the central manufacturing regions was underway as industrialization took hold; the emergence of capitalism was born through its deep reliance on colonial land policy. For this reason, the political economy of colonialism can be studied through a long history of intersecting class formation and colonial land policy in Canada. We might call this dynamic the wages of settlement. Citation: Pasternak, Shiri, ‘Labour, Settler Colonialism, and Economies of Extraction: The Wages of Settlement’ (20 Mar. 2025), in Beverley Mullings (ed.), Labour and the Economy, in Meena Dhanda (ed.), Oxford Intersections: Racism by Context (Oxford, online edn., Oxford Academic, 20 Mar. 2025 -), https://doi.org/10.1093/9780198945246.003.0084, accessed [date].

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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