Bibliographic record
Abstract
L’historiographie des Pays d’en haut, comme objet en soi, peut paraître relativement balbutiante. Il se peut que l’appellation « Pays d’en haut » ait été perçue comme trop molle ou trop floue, géographiquement comme conceptuellement, et que les historiens aient préféré, pour investir l’histoire de l’Ontario, du Michigan ou du Manitoba, l’usage d’autres catégories géographiques (Nouvelle-France, Canada, Grands Lacs, Prairie) ou de grilles plus clairement analytiques (frontière,hinterland, périphérie). L’expression mérite pourtant d’être valorisée dans la mesure où elle a servi de cadre mental et géographique de longue durée. Comme tel, elle constitue un objet de recherche en soi qui peut favoriser une étude renouvelée des processus historiques à l’oeuvre dans les espaces concernés, duxviieauxixesiècle. Cette définition des Pays d’en haut comme objet d’histoire ne va certes pas de soi : elle passe d’abord par une réflexion sur l’objet « Pays d’en haut » dans l’histoire, autrement dit sur la façon dont ce cadre s’est construit historiquement, à travers les pratiques, les représentations et les imaginaires des acteurs sociaux. La pleine légitimation de cette approche passe ensuite par l’analyse de la façon dont l’historiographie a tour à tour ignoré, délaissé ou, au contraire, mis en relief ladite appellation comme l’espace qu’elle désigne.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".