Course et corsaires à l’île Royale durant la deuxième moitié du XVIII siècle
Bibliographic record
Abstract
Ce texte brosse un portrait de la course et des corsaires oeuvrant à l’île Royale (Cap-Breton) durant deux conflits coloniaux de la deuxième moitié du XVIIIe siècle entre la France et l’Angleterre. Il s’agit non seulement d’examiner le fonctionnement de cette activité maritime, mais aussi de tester l’hypothèse voulant qu’elle soit orchestrée par une microsociété composée d’administrateurs coloniaux, d’officiers militaires, de marchands-armateurs, de capitaines de navires et d’équipages. On démontrera qu’à l’instar de la pêche et du commerce maritime, ces acteurs s’associent, mais parfois se confrontent en vertu d’enjeux de partage des bénéfices de la course. De manière plus précise, disons que nous décortiquons les problématiques fondamentales que constituent alors la menace des corsaires anglais croisant au large de Louisbourg, les pertes françaises, la gestion et le bilan des prises par les Français, leurs processus de vente et le sort des prisonniers. Le dépouillement archivistique permet également d’en apprendre davantage sur des questions secondaires, tels le trajet des navires anglais capturés, leurs équipages, les cargaisons, les armateurs et, finalement, le sort des blessés et les pertes de vie.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.004 |
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".