Bibliographic record
Abstract
À partir des certificats d’exemption délivrés par le gouvernement de l’Australie de 1901 à 1958, l’article ci-après traite de la façon dont on peut utiliser les archives officielles de l’immigration pour rendre compte de la vie affective de l’État. Dans le cadre des efforts du gouvernement visant à dissuader les migrants asiatiques de s’établir en permanence en Australie, la loi de 1901 sur l’immigration a exigé des nouveaux venus qu’ils se soumettent à une dictée pour être admis. Ceux qui étaient nés en Australie ou qui y étaient domiciliés au moment de l’adoption de la loi pouvaient demander d’être exemptés de cette épreuve s’ils quittaient le pays temporairement. Si leur demande était agréée, les résidents recevaient un certificat d’exemption qu’ils étaient tenus de présenter à leur retour. Ces certificats contenaient des renseignements biographiques détaillés, des photographies identificatrices ainsi que des empreintes digitales. En examinant la manière dont ces certificats ont été utilisés par l’État pour régir la migration chinoise à destination et en provenance de l’Australie, y compris les déplacements des jeunes enfants, cet article montre comment les documents officiels peuvent révéler les insécurités profondes qui animaient l’administration de politiques d’exclusion en matière d’immigration au début du XX e siècle.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".