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Record W2061487281 · doi:10.7202/1013981ar

Science gouvernementale et nation building : Parcs Canada et la réinterprétation des territorialités locales

2013· article· fr· W2061487281 on OpenAlexaffvenueabout
Olivier Craig-Dupont

Bibliographic record

VenueScientia Canadensis Canadian Journal of the History of Science Technology and Medicine · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte analyse l’histoire de création du parc national de la Mauricie au Québec dans les années 1970. Il explore notamment le rôle que joue la science de l’écologie dans la mise en place d’une représentation idéalisée de la nature dite « sauvage » des parcs nationaux canadiens sur le territoire mauricien. Selon le discours officiel de l’agence Parcs Canada, ce parc vise en effet à protéger un exemple de la « nature sauvage des grandes forêts du Bouclier canadien ». Or, notre histoire révèle toutefois des forêts profondément marquées par une activité humaine séculaire faite de chasse, de pêche et de foresterie. Dès lors, comment l’agence fédérale Parcs Canada réussit-elle à créer sur ces paysages humanisés une « aire naturelle représentative d’intérêt canadien »? La science de l’écologie permet cette transformation de la territorialité mauricienne. Par l’entremise d’inventaires, de cartes écosystémiques et de plans directeurs qui mettent l’accent sur les composantes naturelles du lieu – mais qui font abstraction de son histoire humaine –, Parcs Canada réussit à concrétiser matériellement et symboliquement sur le territoire de la province l’idéal de nature sauvage des parcs nationaux canadiens. Partant de la thèse de Suzanne Zeller (1988), notre histoire montre ainsi que la science servît à soutenir, toujours en 1970, les entreprises de nation-building de l’État canadien.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.623
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0020.085
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.020
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.236 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations4
Published2013
Admission routes3
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