Dette et colonisation. Analyse de quelques dispositifs de capture du travail indigène dans la traite des fourrures – XVIIe-XIXe siècles
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une analyse de l’historiographie de la traite des fourrures dans le subarctique canadien, cet article propose d’isoler et de caractériser le système d’articulation qui a permis dans le cadre du développement initial (XVIIe-XIXe siècles) de cette industrie d’arrimer l’économie indigène et l’économie européenne. L’article propose de définir ce système d’articulation par quatre dispositifs qui en seraient constitutifs : leMB standardoumade beaver, le crédit, les offrandes et les marchandises européennes. Offrant une description systématique du fonctionnement de ces dispositifs et une analyse de leur interaction, il s’agit à la fois de montrer que les interprétations indigène et européenne de ces dispositifs sont foncièrement différentes et ont fonctionné sur la base d’une « inter-mécompréhension » ; de fournir une illustration du caractère décisif du système de crédit utilisé par les compagnies européennes de traite dans l’établissement de relations de « loyauté » avec les travailleurs indigènes ; et de suggérer que ce système d’articulation avec en son centre le dispositif du crédit a été la pierre d’assise de la prolétarisation et de la dépossession territoriale des indigènes impliqués dans cette industrie coloniale, et ainsi un des processus importants par lesquels a été créé l’espace colonial à partir duquel s’est constitué le Canada contemporain.
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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 | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| 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".