Exploring population structure and migration with surnames : Quebec, 1621-1900
Notice bibliographique
Résumé
This research uses isonymy (same-surname) methods and models to examine the population structure and migratory history of Quebec, Canada. Through a case study using 1765 and 1881 census and marriage records from 1621-1900, I explore the accuracy of sources as well as develop, test and apply different statistical methods, and experiment with mapping techniques that reveal paths and patterns of French Canadian surnames. Each investigation explores and evaluates a particular method. I noted that multivariate methods, including cluster analysis, relevance networks, and correspondence analysis, not traditionally used in surname analysis offer reliable and informative results, and insights into the hierarchical structure of populations not easily gleaned from traditional surname methods. The spatial and temporal components of Quebec surname distributions revealed that groups of names which populate and distinguish certain regions were in place by 1800, and cross-river relatedness became less significant as the population expanded upstream away from the St. Lawrence River. I also found that surnames unique to certain regions remained strongly clustered until the mid-nineteenth century when urbanization and the settlement of new territory led to the fusion of name pools (diversification) in and around urban areas, while at the same time causing losses of names in some rural areas. The marriage records provided evidence, through their measure of random mating, that surnames within different regions in Quebec continually diversified throughout the nineteenth century. Overall, I found surnames to be an informative variable for inferring population relatedness and migratory paths. Because surnames are readily available in a number of sources researchers involved with historical migration research should find that the methods presented in this work will provide a time-saving technique which can overcome the restrictions of spatial and temporal scale an
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».