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Record W7034371439

Terres de nos aïeux : la représentation du territoire historique dans l’historiographie canadienne-française

2020· dissertation· fr· W7034371439 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldComputer Science
TopicHealthcare during COVID-19 Pandemic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsESPACEDiasporaContext (archaeology)Relations of production
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les mouvements migratoires à partir du Québec du milieu du XIXe
\nsiècle jusqu’aux années 1930 
\nmènent à l’implantation de communautés francophones dans diverses régions de l’Amérique du 
\nNord, créant ainsi des contextes favorables à la formulation d’un discours sur le passé. Ce discours 
\nparticipe-t-il au grand récit historique de la nation canadienne-française, ou propose-t-il une mise 
\nen récit propre à la région ? L’analyse proposée étudie en parallèle l’historiographie produite au 
\nQuébec et celles qui émergent en périphérie, soit en Ontario, dans l’Ouest canadien et en Nouvelle Angleterre, en examinant plus particulièrement les représentations du territoire historique et 
\nl’élaboration d’un discours d’enracinement. Cette étude croisée et comparative permet de mieux 
\nsaisir la dynamique et les tensions entre « région » et « nation » qui influencent la mise en récit de 
\nl’histoire au Canada français.
\nS’échelonnant sur plus d’un siècle, l’étude privilégie certains moments clés de la production 
\nhistorique au Québec et dans les régions à l’étude. La mise en parallèle de la production historique 
\nau Québec et en milieu minoritaire nous permet d’examiner les points de convergence et de 
\ndivergences entre le travail historique en région et au « centre » québécois. La thèse s’interroge
\ndonc sur la place de la nation et de la région dans ce discours d’enracinement afin d’en saisir le 
\nrôle dans l’historiographie au Québec ainsi que dans la diaspora canadienne-française jusqu’aux 
\nannées 1960 et à « l’éclatement » du Canada français. L’objectif ici est de faire ressortir les 
\nparticularités régionales de même que les dissemblances ou contrastes qui, jusqu’alors, ont le plus 
\nsouvent échappé aux chercheurs.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.784
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.008
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.185 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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
Published2020
Admission routes1
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