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Record W7029892364

Le peuplement colonisateur de Détroit, 1701-1765

2018· other· fr· W7029892364 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldPsychology
TopicAging and Gerontology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPopulation structureContext (archaeology)Frugality
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'étude menée ici porte sur l'établissement de la population à Détroit (Michigan) de 1701 à 1765. À partir du peuplement fondateur et de l'enracinement d'une population sur les lieux, l'étude dégage différentes caractéristiques liées au contexte du peuplement, à la composition de la population migrante, à la nature de la mobilité vers Détroit, aux pratiques d'alliances, de solidarités et de sociabilité qui révèlent les mécanismes de construction d'une communauté. L'étude entend positionner le phénomène migratoire et le peuplement de l'intérieur du continent nord-américain dans l'ensemble des phénomènes migratoires et des peuplements canadiens. La recherche combine une étude démographique de la mobilité des populations à une analyse sociale des comportements. Elle fait appel aux méthodes de reconstitution de population en usage en démographie historique et combine une analyse à micro-échelle de la population à une recherche empirique du peuplement. Le peuplement de Détroit est fortement influencé par le rôle commercial de l'endroit. Toutefois, dès 1749 l'État entend y promouvoir un développement à caractère agricole et il ira jusqu'à offrir un programme de subvention aux colons à cette fin. Les changements contextuels dans lesquels rétablissement se développe marquent effectivement le mode migratoire de la population qui s'y rend et forgent la société qui s'y développe. Le contexte commercial permet la migration de familles jeunes provenant de milieux plus urbains alors que le peuplement agricole fait appel à un plus grand nombre de célibataires de provenances plus variées situées souvent en milieu rural. Toutefois, l'analyse montre aussi que les deux mouvements reposent sur le même type de clientèle soient des personnes issues de familles nombreuses et souvent brisées. L'étude révèle l'initiation d'une route migratoire typiquement canadienne qui s'articule autour des activités du commerce des fourrures où le gouvernement de Montréal fournit la clientèle de base de l'immigration vers Détroit. De même, le peuplement de l'endroit bénéficie de l'expansion des routes migratoires reliées à la pratique d'activités agricoles qui, originalement, ont rayonné à partir des régions rurales immédiates de Québec et de son gouvernement. La toile sociale qui se tisse à Détroit repose d'abord sur un fort réseau de parenté alors que près de la moitié des arrivants ont des antécédents familiaux sur les lieux. Les alliances matrimoniales demeurent le moyen privilégié pour s'intégrer dans le milieu d'accueil et ont comme premier résultat de densifier encore davantage les réseaux de parenté. Toutefois, la sociabilité qui se pratique entre les individus par le biais des témoignages au mariage ou les parrainages montre que la plus grande partie de la sociabilité s'exerce à l'extérieur des réseaux de parenté. On observe alors que la sociabilité tend à cibler le milieu économique formé des marchands de fourrures ou encore des membres de l'élite civile comme le notaire ou le chirurgien. Le contexte du peuplement de Détroit vient ainsi marquer les pratiques alors que l'importance du monde de la fourrure ressort.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.761
Threshold uncertainty score0.474

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.247 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations1
Published2018
Admission routes1
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