La révolution des nombres : statistique privée et statistique d’État dans le Canada du XIXe siècle
Bibliographic record
Abstract
Ce qui distingue le Canada de la France ou de l’Allemagne du XVIIIe siècle, c’est que la statistique n’y est pas, pendant la première moitié du XIXe siècle, « une description de l’État, par lui-même et pour lui-même ». Il existe, entre « l’âge d’or » des recensements du régime français et la naissance d’un véritable système statistique au moment de la Confédération, un moment où la statistique est une description du pays, par d’autres et pour d’autres que l’État. Le réseau de ceux qui introduisent et font circuler les idées statistiques au Canada est au contraire constitué de ce qu’on pourrait appeler, par opposition aux futurs statisticiens d’État, des « gentlemen-statisticiens ». Pendant quelques décennies, on verra se développer un genre nouveau, le statistical account ou tableau statistique, un certain nombre de débats dans lesquels les propositions fondées sur le chiffre occupent une place importante, ainsi qu’une série d’outils cognitifs autorisant de nouvelles formes de description et de comparaison. L’émergence d’un public éclairé ayant compétence à lire et à juger les nombres, la publicité des statistiques, qu’elles émanent de sources officielles ou privées, et le recours aux arguments à caractère statistique dans le discours politique public constituent trois facettes de cette « révolution des nombres ».
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".