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Record W3039802062 · doi:10.7202/1070069ar

Portrait de groupe des « jeunes gens » en lecteurs, en écrivains et en professeurs (1830-1850)

2020· article· fr· W3039802062 on OpenAlexaffvenueabout
Micheline Cambron

Bibliographic record

VenueMens Revue d histoire intellectuelle et culturelle · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les années 1840 ne sont pas seulement celles qui suivent les rébellions, elles sont marquées par de nombreuses initiatives liées à la formation de la jeunesse. Les journaux à bas prix de François-Xavier Garneau (L’Abeille canadienne, L’Institut), ceux de James Huston (L’Artisan), de Napoléon Aubin (Le Castor) et de Louis-Octave LeTourneux (La Revue canadienne) accompagnent la mise en place d’associations qui font de l’éducation, du perfectionnement des jeunes gens leur objectif cardinal. Ces jeunes gens sont ceux qui ont, dès les années 1820 et surtout 1830, profité de la mise en oeuvre d’une stratégie de scolarisation pour tous dans le Bas-Canada, laquelle se déploie dans les écoles d’enseignement mutuel et dans les écoles de syndics. Parallèlement naissent les premiers gestes médiatiques appelant la création d’une littérature canadienne et les premières oeuvres qui explicitement s’en réclament. Dans ce mouvement général, les jeunes gens se font tour à tour, et les uns pour les autres, lecteurs, écrivains et professeurs. Durant près de deux décennies, une vision mutualiste de l’éducation traverse le discours culturel, invite à la construction d’un espace public dynamique et soutient, grâce à des figures et à des oeuvres phares, le désir de créer une culture nationale.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.788
Threshold uncertainty score0.421

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0080.004
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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 head0.029
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.236 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2020
Admission routes3
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