Bibliographic record
Abstract
Résumé La notion d’assimilation a fait l’objet de nombreuses discussions ces dernières années à la fois en histoire coloniale et dans des travaux portant sur l’immigration. Cet article a précisément pour ambition d’éclaircir l’usage de ce terme dans un contexte particulier, celui de la Nouvelle-Galles du Sud dans le Sud-Est de l’Australie. Il s’agira tout d’abord de revenir brièvement sur la genèse de cette politique, en insistant sur le fait qu’il a longtemps existé une incertitude, d’une part, autour du sens même de l’idée d’assimilation et, d’autre part, sur sa date d’introduction comme politique officielle. On montrera ensuite que si l’Aboriginal Welfare Board a cherché à faire admettre, à partir des années 1940, que les « métis » ne devaient pas être classés parmi les « Aborigènes » mais parmi les « Blancs », cette tentative de transformation du système de classification raciale a été un échec : elle butta sur des résistances de part et d’autre de la « frontière raciale » et, de façon générale, sur les nombreuses contradictions de la politique du Board .
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 | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".