Bibliographic record
Abstract
« Le seul bon Indien est un Indien mort » (dicton dérivé de la parole attribuée au Général Philip Sheridan : « The only good Indians I ever saw were dead », 1870). C’est avec des phrases de cette portée que le mythe de l’Indien s’est construit au fil des siècles, de la conquête des terres américaines aux manifestations revendicatrices des communautés amérindiennes. Depuis les années 1960 et le combat politique mené par l’American Indian Movement, la question du « génocide » des Indiens d’Amérique du Nord ne cesse de diviser. L’histoire des Indiens d’Amérique du Nord et, en particulier, du Canada, est traversée par le fléau de l’alcoolisme qui, au même titre que les maladies véhiculées par les colons, affaiblit et dégrada tout un peuple en le réduisant à l’état de sous-groupe culturel, assisté et dépendant. L’alcool fut l’un des moyens d’acculturation par la force, ainsi que l’éducation et l’éclatement des familles. L’inactivité de la vie sur les réserves joua un rôle essentiel dans la déchéance des guerriers des Plaines. Cette notice étudiera dans un premier temps ce que nous pouvons nommer le « génocide éprouvé », qui est à l’origine du mouvement de revendication en faveur de la reconnaissance officielle d’un génocide amérindien, puis s’attardera dans un second temps sur une lecture historique des faits qui nous conduira aux confins de la définition du génocide – terme toujours délicat à manier (voir les analyses développées dans l’introduction de Le Massacre, objet d’histoire, dirigé par David El Kenz, Paris, Folio, 2005) – et permettra le rapprochement conceptuel du « genos » et de l’« ethnos ».
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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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".