Immigration et alimentation à Montréal aux XVIIe et XVIIIe siècles : essai d’interprétation à partir d’analyses isotopiques sur des populations archéologiques
Bibliographic record
Abstract
Afin d’étudier l’influence de la migration sur l’alimentation à Montréal aux XVIIe et XVIIIe siècles, 64 individus de la collection du cimetière Notre-Dame, daté de 1691 à 1796, ont fait l’objet d’analyses ostéologiques et isotopiques. Les analyses isotopiques ont portées sur le carbone (d13C) et l’azote (d15N) du collagène des os, ainsi que sur le d13C et l’oxygène (d18O) du carbonate de l’apatite des os et des dents (prémolaires et troisièmes molaires). Le d18O des dents a permis de définir approximativement trois régions d’origine (région de Montréal, région enrichie en 18O (i.e. Acadie, Louisiane, Nouvelle-Angleterre, France, Antilles et Afrique) et région appauvrie en 18O (intérieur des terres et plus au nord) pour 58 individus, et sept possibles parcours migratoire (N=27). Plus de la moitié de l’échantillon est composé d’individus possiblement natifs de Montréal (55 %). De plus, les résultats indiquent que les gens étaient peu mobiles avant l’âge de 16 ans. Toutefois, 12 individus ont entrepris des déplacements entre 7 et 16 ans, majoritairement d’un environnement enrichi vers Montréal (N=5) ou de Montréal vers une région appauvrie (N=5). L’âge de recrutement des mousses sur les navires, la traite de la fourrure, la coupe du bois et possiblement aussi l’esclavage pourraient expliquer cette « jeune » migration. Sur le plan alimentaire, les végétaux de type C3, la viande nourrie aux ressources C3 et le poisson faisaient partie du menu montréalais. Les plantes C4 (majoritairement maïs mais aussi sucre de canne [rhum]) étaient consommées en quantité variable. La question de l’influence de la migration sur l’alimentation n’a pu être explorée en profondeur en raison de contraintes liées à la contamination du d18O du carbonate des os. La combinaison des données ostéologiques et isotopiques à la distribution spatiale des sépultures, a permis d’étudier un aspect de l’archéologie funéraire à l’échelle individuelle (identité possible), sans toutefois fournir de résultats probants, à l’échelle du cimetière et de son organisation globale.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".