Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse le métissage comme un phénomène social, l’union des personnes de différentes « nations » qui donnent naissance à des individus qui ne sont pas intégrés dans les groupes de leurs parents. C’est un type d’ethnogenèse qui était souvent conséquence de mariages mixtes ou d’unions non reconnues.En Nouvelle-Espagne les catégories telles que Espagnol, Indien, Métis, Mulâtre, Noir ont été utilisées pour souligner les qualités des individus, mais également pour marquer leur statut social, c’est-à-dire leurs droits et obligations dans une société de l’exclusion par l’appartenance à un statut.Notre travail cherche à montrer le déficit d’identité de la population de sang-mêlé qui changeait de catégorie afin d’obtenir certains privilèges ou avantages fiscaux, laissant entendre que le système n’était pas si rigide et qu’il y avait de la mobilité sociale. Nous nous posons les questions suivantes : existait-il des raisons pour dissuader la population de sang-mêlé de s’identifier comme Indien ou descendant d’Africain ? Existait-il des voies d’intégration entre métis, Espagnols ou Indiens ? L’usage des catégories de qualité était-il rigide ? Nous trouvons-nous face à un système de castes ?
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".