Notice bibliographique
Résumé
Mr. Rosanes briefly talks about his family and what his life was like growing up; for a brief time, he worked in the United States without proper documentation; later, he picked cotton in Sonora, México, to obtain the necessary papers to enlist in Empalme, Sonora, México, where he was medically examined; as a bracero, he labored in the fields of California and Michigan, picking cucumbers, grapes, lemons, oranges and tomatoes; he goes on to detail the worksites, camp sizes, housing, accommodations, amenities, provisions, duties, routines, treatment, friendships, payments and recreational activities, including trips into town; on occasion, Mexican officials visited the camps to ensure adequate treatment; immigration officials also went to the camps regularly, and men without documents often worked alongside the braceros; while in Tracy, California, the men went fishing at a nearby river on their days off; in addition, he explains that he spent the most time working in Ontario, California; his employer arranged to help him obtain legal status, and his visa came through while he was working in Michigan, but he did not claim it; later, through amnesty, he was able to obtain legal status in the United States; overall, he has positive memories of the program, because he was able to have a better life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».