Bibliographic record
Abstract
1760, l'Angleterre et ses colonies d'Amérique se préparent à une invasion totale de la Nouvelle-France. La prise de Québec, l'année précédente, n'a été qu'un demi-succès puisque l'armée française s'est maintenant regroupée à Montréal et le long de la rivière Richelieu. Les autorités françaises espèrent que la colonie tiendra le coup en attendant qu'un traité de paix vienne mettre fin à cette guerre « mondiale ». Il faut à tout prix une présence militaire française au Canada si on veut conserver cette colonie. Les autorités britanniques ne l'ignorent pas non plus; l'enjeu devient ainsi le retour forcé de tous les militaires et de leurs dirigeants en France avant la fin des hostilités. Le grand coup est donné au cours de l'été 1760 alors que trois armées britanniques totalisant plus de 18 000 militaires et miliciens se préparent à assaillir Montréal. La première, réunissant 3 800 hommes dirigés par James Murray, part de Québec en juillet. De son côté, Jeffery Amherst regroupe 11 000 hommes et s'apprête à descendre le Saint-Laurent. La troisième armée de 3400 hommes dirigés par le colonel William Haviland rencontrera la plus forte opposition. Elle s'organise au sud du lac Champlain et doit soumettre les postes richelains avant de rejoindre les deux autres. Le présent ouvrage regroupe la traduction de journaux de militaires et de miliciens qui ont participé à cette invasion par la rivière Richelieu. Le lecteur se trouvera au beau milieu de l'envahisseur et découvrira les véritables secrets qui conduiront l'armée britannique au succès: son nombre supérieur et sa discipline stricte et sévère. Il connaîtra les détails de la vie quotidienne du siège de l'île aux Noix alors que les Français résistent durant près de 12 jours. Il y découvrira également la tragédie du fort de Chambly lors de l'assaut du 4 septembre ainsi que l'état d'âme des premiers habitants complètement submergés par cette horde ennemie. Jusqu'à ce jour, peu de volumes de notre histoire nous ont placé au cœur de cette armée britannique qui a modifié le développement de l'Amérique du Nord et qui, encore aujourd'hui, a laissé des conséquences irréversibles.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.009 |
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".