MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2000508552 · doi:10.1353/can.0.0282

'A Species of Treason?': Deportation and Nation-Building in the Case of Tomo Čačić, 1931–1934

2010· article· fr· W2000508552 on OpenAlexvenueaboutno aff
Dennis Molinaro

Bibliographic record

VenueCanadian Historical Review · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDeportationPoliticsImmigrationPolitical scienceLawSociologyPolitical economy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La déportation jut utilisée au Canada, au debut des années 1930, pour soustraire les extrémistes de meme que des immigrants qui recevaient des prestations d'assistance aux chômeurs. Les études sur la déportation en Amérique du Nord sont limitées et peu d'entre elles se sont intéressées aux idées sur la « nation » comme étant au centre des débats sur la déportation. En outre, ces études se sont rarement attardées aux efforts locaux des personnes qui ont résisté à la déportation. Les ouvrages les plus influents en cette matière sont sans nul doute Whence They Came: Deportation in Canada 1900–1935, de Barbara Roberts, et « Tomo Čačić: Rebel without a Country », de Anthony Rasporich. L'article résumé id poursuit dans le droitfil des travaux de ces deux auteurs en expliquant non seulement les mécanismes, mais aussi les ancrages idéologiques des politiques de déportation des années de Dépression, à travers l'étude de cas très révélatrice de Tomo Čačić, extrémiste transnational qui pensait globalement et agissait localement. Le pouvoir de déporter offrait à l'État un puissant instrument pour modeler la nation. La déportation d'extrémistes politiques servait un double but: elle isolait et éloignait les personnes identifiées comme des ennemis politiques de l'ordre politique et, par le fait même, démontrait implicitement les qualités de ceux qui étaient qualifiés pour être des citoyens au sein de la nation canadienne naissante .

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.803
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.029
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.237 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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

Citations6
Published2010
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueCanadian Historical ReviewSame topicCanadian Identity and HistoryFrench-language works237,207