Choisir est primordial! : les municipalités et la production spécialisée, garantes de la survie de l'industrie canadienne des véhicules d'incendie, 1945-1965.
Bibliographic record
Abstract
Contrairement à l'industrie automobile hâtivement dominée par les intérêts américains, les entreprises canadiennes de véhicules d'incendie existent toujours. L'existence de ces manufacturiers canadiens contredit l'interprétation de l'historiographie souvent adoptée qu'au Canada, nous avons perdu notre industrie et notre technologie aux mains des filiales étrangères. Comment alors expliquer cette différence entre les deux secteurs de fabrication? Nous argumenterons que l'industrie canadienne des véhicules d'incendie a survécu principalement à cause de son caractère de production spécialisée qui lui fut prodigué par sa constante recherche à répondre aux besoins particuliers de sa clientèle, réels ou tels que perçus. Ces besoins étaient justifiés et corroborés par la responsabilité civique rattachée à ce service municipal car une majorité de cette clientèle était constituée de municipalités urbaines et rurales. Dans le cadre de cette étude, nous traiterons principalement des trois compagnies manufacturières qui dominaient le marché canadien dans ce secteur de 1945 à 1965: American LaFrance Fire Engine and Foamite Ltd, Bickle/King Seagrave et Camions Pierre Thibault/Pierre Thibault Canada Ltée.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".