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Record W1963656048 · doi:10.7202/005387ar

La transmission du patrimoine au Canada (xviie-xviiie siècle) : qui sont les défavorisés ?

2008· article· fr· W1963656048 on OpenAlexvenueaboutno aff
Sylvie Dépatie

Bibliographic record

VenueRevue d histoire de l Amérique française · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les modalités de la transmission du patrimoine chez les paysans canadiens des XVIIe et XVIIIe siècles sont maintenant biens connues. Elles vont du partage strictement égalitaire à la donation du bien foncier familial à un seul héritier, moyennant des dédommagements plus ou moins importants pour les autres enfants. Il convient toutefois de distinguer entre les façons de transmettre et l'équité entre les héritiers. Mesurer celle-ci est une tâche complexe qui requiert l'examen de multiples facteurs. Cet article propose d'en explorer un, soit la façon dont le successeur, par rachat de parts successorales ou par donation avec paiement de légitimes, s'acquittait de ses dettes envers les cohéritiers. Il appert que, de ce point de vue, ces derniers étaient grandement défavorisés. En effet, comparées à d'autres transactions foncières, celles qui étaient reliées à la transmission et qui avaient lieu entre apparentés faisaient plus rarement l'objet d'un paiement total au moment de la signature de l'acte. Par ailleurs, les délais de paiement accordés étaient alors plus généreux et les acquéreurs avaient plus tendance à différer le paiement final après la fin de ceux-ci. On peut donc en conclure que le financement du rachat de la terre familiale était en grande partie assuré par les cohéritiers qui ne s'y installaient pas. Cela remet en cause l'idée que la colonisation des nouvelles terres se faisait au détriment des exploitations plus anciennes.

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 categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.541
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0170.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.180
Teacher spread0.170 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations7
Published2008
Admission routes2
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