Bibliographic record
Abstract
C’est des régions du Centre et du Sud-Ouest, réunies en raison de leur identité commune et fragmentée, et d’une conscience régionale en voie d’éclosion, que traite l’étude d’Yves Frenette. Par la relecture de documents divers (entrevues, témoignages, recensements et études), il brosse un portrait concret de la vie française de ce coin de l’Ontario pour la période 1940-1970. En retraçant les courants migratoires qui ont amené des populations françaises dans ces régions, il sonde leurs motivations, indique les zones d’attraction (Détroit-Windsor, Sarnia, baie Georgienne, Toronto, Hamilton, Welland) et les îlots de peuplement, et parle de leur adaptation au milieu à la faveur du réseau institutionnel chargé de les encadrer. Mais les migrants durent réagir aux préjugés qu’entraînait leur minorisation et qui eurent des effets sur la place de ces nouveaux Franco-Ontariens. Aussi, les problèmes d’anglicisation les confrontèrent-ils très tôt et les divisèrent : sympathie ou trahison des clercs, apathie de plusieurs, incompréhension et rivalités entre groupes francophones (Québécois et Acadiens, Canadiens français et Français) contribuèrent à de nombreux transferts linguistiques. Malgré une assimilation galopante, qui inquiète l’élite, l’école et la progression du réseau institutionnel auraient commencé à freiner l’assimilation.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".