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Record W1984780847 · doi:10.7202/304788ar

Les unités de mesure dans les documents officiels du dix-neuvième siècle au Bas-Canada et au Québec

2008· article· fr· W1984780847 on OpenAlexaffvenueabout
Régis Thibeault

Bibliographic record

VenueRevue d histoire de l Amérique française · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation des données colligées dans plusieurs séries de documents, en particulier dans les recensements publiés du XIX e siècle, s’accompagne de diverses contraintes méthodologiques. Un des principaux biais observé, en rapport avec les divisions de recensement du Québec, provient de l’usage simultané des systèmes de mesure français et anglais pour la désignation des unités de volume et de superficie, sans même que cette pratique ne soit spécifiquement mentionnée. Ce problème doit d’abord être posé en référence avec certains paramètres de l’occupation du sol et des institutions qui s’y rattachent. Ainsi, on reconnaît généralement la préséance des mesures françaises (l’arpent et le minot) dans le Québec seigneurial alors que dans les nouvelles divisions cantonales l’acre et le boisseau seraient les mesures utilisées. Ces repères ne sont toutefois qu’indicatifs. En effet, dans certaines régions comme le Saguenay, l’ambiguïté se complique du fait que la division initiale de la terre se fait sur une base cantonale alors que le peuplement origine presque exclusivement des zones seigneuriales. Dans ce cas, et sans autre validation, il est difficile de savoir à quel système de mesure on a affaire. En conséquence, nous croyons que tout modèle de conversion des unités de mesure devrait nécessairement tenir compte de ce problème de méthode qui affecte sans doute plus d’une région du Québec.

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
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.849
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 studies0.0160.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
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 head0.018
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.188 · 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

Citations9
Published2008
Admission routes3
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