Woodsworkers and the Mechanization of the Pulpwood Logging Industry of Northern Ontario, 1950‑1970
Bibliographic record
Abstract
En 1950, les méthodes de travail dans l'industrie de la coupe du bois dans le Nord de l'Ontario ressemblaient fort à ce qui s'était pratiqué un siècle auparavant. Si les scieries et les usines de pâte à papier s'étaient grandement modernisées, le travail en forêt — abattre l'arbre, le couper et le sortir de la forêt — pour sa part, était encore effectué de la même façon qu'au siècle précédent. L'abondance de la main-d'oeuvre et les faibles coûts d'exploitation ne justifiaient nullement, d'ailleurs, un besoin de changement dans ce domaine. Dans les décennies 1950 et I960, toutefois, les changements dans les techniques s'y multiplièrent rapidement et transformèrent considérablement le travail des bûcherons. L'auteur examine ici le processus et l'impact de la mécanisation de même que les réactions des travailleurs à ces diverses améliorations. Il appert, de fait, que tout au long de cette période de grandes transformations, les bûcherons n'ont pas seulement été affectés par les décisions stratégiques prises par la direction des compagnies d'exploitation mais qu'ils ont joué une part active, bien que souvent inconsciente, dans la mise en place de nouvelles techniques.
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 | 0.000 | 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 | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".