L’implantation des soldats français de la guerre de Sept Ans au Canada (1755-1830) : espace, parcours de vie et intégration sociale
Bibliographic record
Abstract
Jean Corsin dit Prêt-à-boire est un soldat du régiment de La Sarre ayant combattu en Nouvelle-France lors de la guerre de la Conquête. Il fait partie d’environ 8 000 militaires des troupes de Terre françaises dépêchés pour défendre la colonie. Entre 1755 et 1760, ces hommes comme Jean Corsin combattent les Britanniques durant la période estivale et se retirent chez les habitants canadiens durant la période hivernale. Lorsque la colonie rend les armes, les soldats français sont démobilisés et mis pour la plupart sur des bateaux vers la France. Jean Corsin reste toutefois en Amérique du Nord. Quelques jours après la capitulation de la colonie, il épouse Marie Anne Vertefeuille dite Bachand dans la paroisse de L’Assomption et il s’implante dans la région où il devient menuisier et cultivateur. Au cours de son union et des deux autres qui suivront, l’ancien soldat devient père de 16 enfants avant de s’éteindre à Saint-Roch-de-l’Achigan en 1802. Son parcours n’est toutefois pas unique. Jean Corsin voit également un minimum de 555 compagnons d’armes s’enraciner durablement dans la colonie après la défaite. Ce mémoire s’intéresse à cette vague d’immigration, la plus grande qu’ait vue la colonie depuis ses débuts, sous une optique macroscopique. Il s’agit d’observer les tendances sociales, familiales et la mobilité de cette population au courant de leur enracinement dans la vallée du Saint-Laurent. Pour y arriver, il est possible de suivre les parcours de ces hommes et de leurs familles grâce à un système d’information géographique historique, créé spécifiquement pour supporter l’analyse de cette recherche.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".