La représentation de la population des îles Canaries dans les récits de voyage
Bibliographic record
Abstract
La reproduction du monde dans le récit de voyage s’est opérée par le langage mais aussi par le canal de l’image. Si dans un premier moment son importance reste limitée, bientôt de nombreux récits donnent à voir les peuples du monde ainsi que les gestes des découvreurs. En effet, à côté des vues de villes, des reproductions de curiosités naturelles et de monuments, la représentation de l’homme occupe une place de plus en plus importante, car elle apporte un supplément d’information et sert à interpréter le texte. Les expéditions scientifiques du XVIIIe siècle comptent parmi leurs membres des dessinateurs reconnus qui, suivant les instructions rédigées pour ce type de campagnes, sont requis pour effectuer des dessins botaniques et zoologiques mais aussi ethnographiques. L’escale aux Canaries au commencement du voyage constitue la première occasion pour l’artiste de représenter des étrangers dans leur milieu naturel. Les dessins de Louis Feuillée mais surtout ceux de Nicolas-Martin Petit et Charles-Alexandre Lesueur, qui illustrent le livre de bord de Nicolas Baudin, commandant de l’expédition aux Terres Australes, montrent des images prises sur le vif, saisies au quotidien où l’absence de tout décor rehausse le discours ethnographique du voyageur. Notre travail porte sur l’analyse des conditions dans lesquelles ont été représentés les habitants des Îles Canaries. Une attention particulière sera portée au regard sur la population de l’Archipel construit à partir de l’observation directe mais aussi d’une idée préétablie de la société insulaire.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".