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Record W1559487832 · doi:10.4000/books.pur.130809

Les réfugiés acadiens en France

2012· book· fr· W1559487832 on OpenAlexaboutno aff
Jean‐François Mouhot

Bibliographic record

VenuePresses universitaires de Rennes eBooks · 2012
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceArtHumanitiesGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Presque deux cents ans avant l’arrivée en France de près d’un million de Pieds-Noirs contraints de quitter l’Algérie, l’administration française avait déjà dû faire face à une première vague de rapatriement de colons. Entre six mille et huit mille réfugiés venus du Canada et de l’Acadie arrivèrent dans divers ports français en 1758. « Toutes vos terres et habitations, bétail de toute sorte et cheptel de toute nature, sont confisqués par la Couronne [britannique], ainsi que tous vos autres biens, sauf votre argent et vos meubles, et vous devez être vous-mêmes enlevés de cette Province qui lui appartient. » L’ordre de déportation du lieutenant-colonel John Winslow était sans appel. Alors que l’Acadie était définitivement passée aux mains des Anglais en 1713, la reprise des hostilités entre la France et l’Angleterre lors de la guerre de Sept Ans conduisit à la déportation systématique des Acadiens. Après leur arrivée en France, le gouvernement met en place diverses mesures, notamment des projets de défrichement ou encore la distribution de secours journaliers de six sous. Mais l’intégration de ces réfugiés dans la population métropolitaine ne sera pas aisée. Progressivement, les voix de différents administrateurs s’élèvent contre la prétention des réfugiés de former un « corps de nation », solidaire et récalcitrant. L’irrégularité du versement de la solde, les retenues et les retards fréquents, tout comme les inégalités entre réfugiés, voilà ce qui caractérise leur sort en France. Parviendront-ils à réintégrer la mère patrie ?

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.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.879
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations5
Published2012
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