Perceptions environnementales et description du paysage de la Nouvelle-France aux xviie et xviiie siècles
Bibliographic record
Abstract
Cette synthèse, regroupant documents d’archives, récits historiques et interprétations d’historiens et de chercheurs, a pour but de dégager les perceptions environnementales des premiers explorateurs européens à avoir foulé les terres de la Nouvelle-France et, en particulier, celles de la région de Québec. Auxxviieetxviiiesiècles, les Européens ont cherché à acquérir des connaissances sur leur nouvel environnement, souvent au contact de populations amérindiennes. L’établissement des nouveaux arrivants passait par l’acclimatation au territoire afin d’en exploiter les ressources naturelles, en vue de faire de la France une grande puissance au sein de l’Europe. Cette découverte de la Nouvelle-France reflète un engouement pour les sciences naturelles et une certaine sensibilité à la nature. L’appropriation du territoire et l’installation des Européens passaient par une modification de l’environnement dans toute la vallée du Saint-Laurent. Les documents concernant la période historique en Nouvelle-France sont nombreux, mais néanmoins difficiles à repérer et à lire du fait de l’utilisation du vieux français. En réunissant en un seul et même document le fruit de lectures et de réflexions, cet article permet une sensibilisation du lecteur aux étapes initiales de la colonisation et de l’adaptation des premiers occupants européens à leur environnement.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".