Jennifer J. Davis - Colonial Reckoning: The Hidden History of the Census in France
Notice bibliographique
Résumé
In this talk, Jennifer J. Davis, Associate Professor of History at The University of Oklahoma and coeditor of the Journal of Women’s History, will explore the roots of the modern census in France and the United States in a common document: a count of residents in colonial New France (Canada) in the year 1666. The practices that developed to track and tax the inhabitants in France’s American colonies contributed to durable categories of political inclusion and social discrimination. Davis will trace how religious categories informed racial categories in those records and examine long-term political resistance to enumeration and categorization of populations. She also will consider how race and religion factored in the most recent census data in the US (2020) and in France (2024). Laurie Ross, Professor and Director of the Department of Sustainability and Social Justice at Clark University, will provide commentary. This event continues the Roots of Everything, a lecture series sponsored by Early Modernists Unite (EMU)—a faculty collaborative bringing together scholars of medieval and early modern Europe and America—in conjunction with the Higgins School of Humanities. The series highlights various aspects of modern existence originating in the early modern world by connecting past and present knowledge. With thanks to the Department of History at Clark University for its generous support.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».