Le métissage en Sibérie au xix e siècle, enjeux ethnographiques, sociaux et culturels
Bibliographic record
Abstract
Cette étude présente le processus de création de nouvelles communautés ethnoculturelles sur le territoire de la Sibérie par la colonisation russe et le métissage qui s’est ensuivi. Au cours des xvii e - xix e siècles, divers groupes d’origine mixte sont apparus dans différentes régions de Sibérie. Néanmoins, dans la tradition russe, aucun ethnonyme ou identité commune n’a émergé pour ces groupes, alors que le Métis existe au Canada. Bien que leur présence ait été documentée dans de nombreuses sources, y compris la fiction et l’ethnographie impériales, les métis sibériens sont restés dans une sorte de « zone grise » et n’ont pas bénéficié d’un statut colonial particulier. La seule exception est l’Amérique russe, c’est-à-dire les possessions russes en Amérique du Nord ou les métis avaient un statut spécial. Dans la plupart des sources, les groupes d’ascendance mixte se trouvent à la frontière entre la « civilisation » et la « sauvagerie ». En conséquence, les groupes métis étaient soit considérés comme trop « sauvages », ou « pas assez russes ». Mais un auteur a proposé une vision et des concepts spécifiques pour traiter de ces communautés. A. Shchapov a en effet compris le métissage comme un moyen d’intégrer les peuples autochtones dans l’espace impérial.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".