Dumais, Bieler, Labrosse et Cie: les Canadiens français dans les forces spéciales britanniques lors de la Seconde Guerre mondiale (1939-1945)
Bibliographic record
Abstract
Durant la Seconde Guerre mondiale, la Grande-Bretagne tente de diviser les forces allemandes et de nuire à leur effort de guerre en envoyant des agents dans les pays conquis en Europe et en Asie. Ces agents sont chargés de rapatrier les soldats alliés, de saboter les lignes de communication ennemies ou encore de coordonner la Résistance. Parmi tous les agents parachutés se trouvent une quarantaine de Canadiens recrutés pour leur connaissance du français et envoyés infiltrer la France. L’étude suivante fait état de leur parcours dans les forces spéciales britanniques, de l’importance que prend le caractère francophone des agents, mais surtout de la collaboration entre Londres et Ottawa entourant leur prêt. Comment le Canada soutient-il la Grande-Bretagne dans ses opérations derrière les lignes ennemies? Quel rôle les agents canadiens y occupent-ils? Comment sont-ils perçus par les Britanniques? Grâce aux archives militaires canadiennes et britanniques, particulièrement les correspondances entre les deux pays au sujet des agents et les dossiers militaires des agents, nous explorons la participation canadienne aux forces spéciales britanniques, plus précisément dans le Special Operations Executive et le MI 9. Notre étude s’étend de la création de ces organisations à leur dissolution, de leurs opérations en France à celles en Asie, du recrutement des Canadiens jusqu’à leur retour à la vie civile. Ce mémoire montre que l’expérience et les capacités des agents canadiens acquis en France les rend intéressants auprès des opérations spéciales britanniques au-delà des capacités linguistiques ayant initialement mené à leur recrutement.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".