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Record W6990353987

Des identités dissonantes? : l’État canadien et ses vétérans, 1917-1920

2018· other· fr· W6990353987 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Face (sociological concept)Vision
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire vise à comprendre la provenance et la nature des tensions qui surviennent entre l’État fédéral canadien et les vétérans canadiens de la Première Guerre mondiale lors du retour de ces derniers au pays à la suite du conflit. L’étude des commissions d’enquête spécialement créées par Ottawa pour faire face aux nouveaux défis qu’occasionne l’ampleur inattendue de la Grande Guerre permet d’observer une implication accrue de l’État dans la sphère sociale. Cette redéfinition conjuguée aux revendications que l’on retrouve en analysant les publications des associations de vétérans canadiennes nous permet de démontrer que les tensions entre ces deux agents ne sont pas uniquement d’origine pécuniaire. En utilisant les concepts d’identité et de constructions identitaires, nous démontrons qu’au contraire, ces tensions émanent majoritairement de la confrontation de deux visions bien distinctes de ce qu’est un vétéran et du rôle qu’il devrait jouer dans la société d’après-guerre. Les revendications des associations de vétérans ne peuvent donc pas se résumer à une simple réclamation pour de meilleurs services de la part de l’État, mais elles témoignent aussi d’une volonté d’aligner les valeurs de la société canadienne aux leurs. Pour y arriver, ces associations, dont le Great War Veterans Association que nous étudions plus précisément, en viennent à remettre en cause la définition libérale de la citoyenneté fondée sur l’autosuffisance économique et le travail pour proposer un modèle genré, basé sur le principe de l’économie du sacrifice. Par contre, cette rhétorique ne survivra pas à la disparition de la majorité des associations de vétérans au milieu des années 1920.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.655
Threshold uncertainty score0.687

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0230.030
Scholarly communication0.0100.007
Open science0.0010.006
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.209 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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