Foresterie scientifique et reforestation : l’État et la production d’une « forêt à pâte » au Québec dans la première moitié du xxe siècle1
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine l’essor de la foresterie au Québec pour décrire les modalités par lesquelles l’État utilise l’activité scientifique afin d’exercer un contrôle sur son territoire. En nous intéressant à une pratique – la reforestation – et à une institution – la pépinière provinciale de Berthierville –, nous proposons une lecture du développement de la foresterie scientifique au Québec où la reconfiguration du paysage forestier permet la mise en place d’un ordre naturel et social. Pour ce faire, nous situons la pépinière de Berthierville à la jonction de deux réseaux : un premier qui fournit le ministère des Terres et Forêts avec un personnel qualifié et une connaissance technique, et un second qui situe la reforestation au centre d’une stratégie pour récupérer le territoire abandonné au mouvement de colonisation et le ramener à un usage productif. L’examen des activités scientifiques du ministère des Terres et Forêts dans la première moitié du xxe nous indique comment la reforestation, une pratique centrale de la foresterie scientifique au Québec, appelle une représentation spécifique de la forêt en regard de l’essence qu’elle promeut – l’épinette blanche – et un façonnement tout aussi spécifique du paysage forestier. La dimension normative de cette pratique et de cette essence se révèle dans le procès de reconquête des terres abandonnées et dans un travail d’encadrement des activités de colonisation.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".