Documenter et « informer » les recensements canadiens : le dossier des données contextuelles de 1911 dans l’IRCS
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs veulent faire connaître l’un des aspects originaux et innovateurs du projet d’Infrastructure de recherche sur le Canada au XX e siècle (IRCS) : donner accès non seulement aux données colligées par les énumérateurs, mais aussi à diverses informations relatives à l’organisation, à la tenue et à la réception des recensements décennaux canadiens durant la première moitié du siècle dernier. Le texte permet de situer le dossier des données contextuelles par rapport aux autres « données sur les données », de préciser la nature des sources exploitées et de rendre compte de l’organisation de la base de données. Il soulève également, à partir de quelques exemples, la question des enjeux du recensement de 1911, tout en illustrant de manière plus concrète l’intérêt de la démarche. Les données contextuelles s’avèrent un matériau d’une richesse exceptionnelle pour comprendre les défis des grands dénombrements de l’histoire contemporaine et pour valider et situer les informations sérielles tirées des listes nominatives.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it