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Record W2767061634 · doi:10.7202/1041199ar

Écrire pour l’Autre : les publications de langue anglaise de deux sociétés historiques en milieu minoritaire

2017· article· fr· W2767061634 on OpenAlexaffvenueabout
Stéphanie St-Pierre

Bibliographic record

VenueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les sociétés historiques de langue française jouent un rôle important dans la prise de conscience historiographique des Canadiens français de la seconde moitié du XIXe siècle au tournant du XXe siècle. La Société historique franco-américaine (SHFA) et la Société historique de Saint-Boniface (SHSB) ne font pas exception. Puisqu’elles développent un discours sur le passé, elles contribuent à façonner le territoire historique dans l’historiographie et à élaborer un discours d’enracinement pour les populations de langue française qui habitent les régions qu’elles desservent. Largement influencées par leur situation en milieu minoritaire, les deux sociétés historiques à l’étude sont ancrées dans leur région de par les thématiques abordées et le discours qui se rapportent à leur fondation. Si elles cherchent principalement à jouer le rôle de vecteur d’une histoire par et pour la population de langue française, elles choisissent toutes deux de publier des textes historiques en anglais, et ce, peu de temps après leur fondation. Par une analyse de ces deux publications de langue anglaise, cet article permettra de mieux saisir la place qu’occupe la représentation du territoire historique et du discours d’enracinement dans l’étude de l’histoire de soi pour l’Autre, qui est majoritaire et anglophone.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.994
Threshold uncertainty score0.142

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0100.007
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0410.010

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
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