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Record W2000880145 · doi:10.7202/031066ar

L’arme favorite de l’épicier indépendant : éléments d’une histoire sociale du crédit (Montréal, 1920-1940)

2006· article· fr· W2000880145 on OpenAlexvenueaboutno aff
Sylvie Taschereau

Bibliographic record

VenueJournal of the Canadian Historical Association · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicFrench Historical and Cultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À Montréal, dans la première moitié du 20e siècle, les détaillants indépendants de l'alimentation ont l'habitude de faire crédit à leur clientèle des milieux populaires, en leur permettant d'ouvrir un compte courant, réglé en principe à intervalles réguliers. À cette époque, pour une large part de la population, le revenu familial suffit à peine à couvrir les besoins de base et ne permet pas de faire face aux impondérables. Le crédit qu’accordent les détaillants de quartier donne au budget familial un peu de la souplesse qui lui manque et représente en quelque sorte un filet de sécurité à une époque où les revenus des familles ouvrières sont peu élevés et instables. Aussi, en dépit du danger d'endettement qu'il représente, il est activement recherché par les résidents des quartiers populaires. Dans le contexte économique et social des années 1920 à 1940, et à ce moment de l'évolution du commerce de l'alimentation, les détaillants indépendants qui accordent crédit se trouvent placés dans une situation paradoxale. D'abord, le progrès important des chaînes de magasins dans le secteur de l'alimentation les inquiète vivement. Or tandis que les chaînes appliquent en principe la règle du « cash & carry », le crédit qu'accordent les détaillants indépendants leur permet de se distinguer de leurs concurrents et de retenir leur clientèle des quartiers populaires. Dans ce sens, cette pratique devient leur « arme favorite », suivant l'expression d'un contemporain. Il s'agit cependant d'une arme à deux tranchants. Pour la majorité des petits commerçants, dont les entreprises sont fragiles et manquent de capital, le crédit représente une charge considérable. Les détaillants les mieux établis se trouvent eux aussi partagés entre la crainte de perdre leur clientèle au profit des chaînes et le désir d'éliminer cette forme de crédit qu'ils ne gèrent pas nécessairement à profit.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.877
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.011
GPT teacher head0.166
Teacher spread0.155 · 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
GenreOther

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

Citations2
Published2006
Admission routes2
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