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Enregistrement W7056586109

"Filles du roi et Filles de la cassette" : l'immigration féminine au Canada (1663-1673) et en Basse-Louisiane (1710-1730)

2017· other· fr· W7056586109 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typeother
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationContext (archaeology)Ile de france
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le mémoire suivant se concentre sur l’impact de l’introduction de femmes, dites « à marier », issues de France sur la stabilité du milieu colonial. Celles-ci se sont vues choisies et amenées, de gré ou de force, dans les colonies du Canada et de la Louisiane, afin d'y stabiliser une population mâle adulte. Les objectifs étant d’éviter ce qu'on qualifiait alors d'ensauvagement et de promouvoir le développement démographique par des mariages entre couples d'origine française. Nous comparerons donc la mesure de cet impact à Montréal (Canada) de 1663 à 1690 et à La Nouvelle-Orléans (Louisiane), de 1710-1730, soit deux milieux où l’introduction de femmes à marier a mené à des résultats différents sur le terrain, mais surtout dans la représentation. Au Canada, la venue de ces femmes a accéléré l'atteinte d'un ratio hommes-femmes équilibré tout en assurant une descendance nombreuse. Le débat sur leur vertu fut vigoureux, les uns leur accordant le statut de « mères de la nation », alors que la culture populaire fait régulièrement référence à un passé sordide. En Louisiane, l'impact démographique de ces femmes fut moins spectaculaire. Si leur réputation de libertinage ne fait plus partie des discours académiques, leur faible descendance au sein de la population louisianaise actuelle permet plus facilement de maintenir leur association au libertinage de La Nouvelle-Orléans dans la culture populaire.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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