Bibliographic record
Abstract
L'histoire méconnue du Canada, des origines à nos jours. Deuxième pays du monde par la superficie, dixième puissance économique peuplée de seulement 37 millions d’habitants, principal partenaire des États-Unis et, avec lui, colocataire de l’Amérique du Nord, mais fortement attachée à ses doubles racines européennes, la nation canadienne fait souvent figure d’État modèle aux chapitres des libertés publiques, des droits de l’homme et de la femme, de la démocratie, du respect de l’environnement et de la préservation de la paix. Les sondages d’opinion en font régulièrement le pays préféré des Français et l’un de ceux où il est le plus agréable de vivre. Pourtant, le Canada s’est bâti à coups de conflits ethniques, de guerres étrangères, de tentations séparatistes. Parfois menacé de disparition mais retrouvant toujours une cohésion nationale qui surprend les Canadiens eux-mêmes, le pays des lacs, des neiges et des forêts a construit son identité et pris sa place parmi les nations qui comptent. Les difficultés qu’il lui reste à surmonter lui conservent une partie de cet esprit pionnier qui animait déjà Cartier, Champlain et Montcalm, puis la longue liste de ses hommes d’État depuis le premier gouverneur britannique jusqu’à son plus récent Premier ministre. Daniel de Montplaisir, qui y réside, brosse avec talent et passion l’histoire méconnue et captivante de ce pays-contient qui porte fièrement pour devise « A mari usque ad mare » – « D’un océan à l’autre ».
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.007 |
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".