L’appropriation ludique de la forêt au Québec : d’une gestion privée de « club » à une intervention publique de protection (1885-1935)
Bibliographic record
Abstract
Les grands domaines naturels, rattachés aux diverses stations de villégiature, étaient dépositaires des meilleurs lacs à truites, d’immenses territoires de sauvagine, de cerf de Virginie et d’un grand nombre de rivières à saumon. Si le littoral et la montagne ont agi comme attracteurs dans le cas de la villégiature, il en a été autrement pour les clubs de chasse et de pêche, qui sont apparus au milieu du XIXe siècle et se sont multipliés à compter de 1885. En l’occurrence, la mécanique à l’œuvre semble avoir posé la « grande nature » comme visée territoriale et le « coureur des bois » comme figure emblématique du héros romantique. L’argument développé dans cet article va s’employer à montrer que le tourisme et la villégiature ont constitué au Québec des procédures de valorisation positionnelle de nature géoanthropologique. Le « clubage » des Laurentides, au sens large du terme, aura constitué en ce sens le présupposé de leur colonisation intérieure. Qu’il s’agisse du lac Saint-Jean, de la Mauricie ou des Laurentides en général, on retrouve l’efficacité du parcours structural de l’établissement humain développé en géographie structurale : l’occupation utilitaire d’un territoire disponible présuppose non pas d’abord une transformation de la nature, mais une valorisation des positions abstraites par le tourisme et la villégiature.
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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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".