Notice bibliographique
Résumé
Mr. Vargas talks about what his life was like growing up in México; he remembers that the bracero program was greatly publicized in his hometown of Rodeo, Durango, México; in order to enlist, he traveled to the contracting center in Empalme, Sonora, México by cargo train; he waited for fifteen days with several thousand other men for their names to be called; they were often solicited by people from town to help pick cantaloupe and watermelon, but if they left, they risked losing their place in line and their chance at a contract; from there, he took another train to the reception center in the United States, where he was medically examined and deloused; as a bracero, he worked in the fields picking celery and lettuce; he goes on to detail housing, accommodations, amenities, provisions, treatment, payments, remittances, friendships and recreational activities; in addition, he explains that many men arrived thin, but with the food they ate, they left rather plump; one of his boss’s wives was involved with a church that gave religious English classes, but the men were not required to attend; while he was away, he sent letters, money and photographs to his mother so she would know he was fine; upon returning home, he often brought gifts for his family, including electric shavers, coats and dresses; sometime later, he married in Durango, México and eventually began raising a family; he was ultimately able to legally immigrate to the United States; overall, he has positive memories of the program, and he is proud to have been a bracero.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,212 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».