The Data Aren't Alright, Or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Archives
Notice bibliographique
Résumé
The settlement of the Canadian prairie provinces in the late 19th and early 20th centuries was shaped by waves of immigration, including significant numbers of Ukrainians seeking new opportunities. Understanding the early settlement patterns of Ukrainians is a challenging task, particularly because of the inaccuracy of ethnic origin data in historical Canadian Census of Population records. This challenge is due in part to the unique political and historic circumstances of Ukraine during major periods of Canadian immigration. These factors complicate efforts to accurately trace the origins of settlers using traditional sources of demographic data. Archival documents, such as homestead records and township maps, contain more accurate place-of-origin data, but they are harder to access because of inadequate digitization. Homestead records include hand-written information about naturalization and citizenship status as well as the date of arrival on the homestead. This information has been partially transcribed through a community initiative, but the database is incomplete and not machine-readable. Township maps contain handwritten names and geographic locations of settlers, but they have not been widely digitized and are accessible only in provincial archives. This presentation will address the limitations of historical census data in capturing the ethnic origins of early Ukrainian-Canadian settlers and highlight the importance of archival research in reconstructing histories that are obscured by systemic inaccuracies in official records. This work is part of a larger program of research investigating the spatial and social dynamics of Ukrainian-Canadian settlement in Canada.
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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 | 0,021 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,026 |
| Communication savante | 0,027 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,024 |
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 ».