Un double-meurtre à la côte Saint-Joseph : espace et société en milieu périurbain à Montréal au XVIIe-XVIIIe siècle
Bibliographic record
Abstract
Le double meurtre perpétré par le menuisier Jean-Baptiste Goyer dit Belisle sur ses voisins Jean Favre dit Saint-Jean et Marie-Anne Bastien le 13 mai 1752 n’occupe pas une place prépondérante dans l’imaginaire collectif, ni même dans l’historiographie de la Nouvelle-France. L’archive judiciaire du procès qui s’ensuivit offre toutefois une rare occasion d’explorer l’espace périurbain de la ville de Montréal dont le mode de vie adopte celui de la campagne, alors que ses activités économiques s’intègrent de plus en plus à la ville. Ce mémoire vise à répondre aux problématiques suivantes : que nous révèle cette procédure sur l’existence des habitants de la côte Saint-Joseph en mai 1752 et sur le milieu dans lequel ils évoluent ? Peut-on mieux interpréter les causes de cet évènement tragique en examinant le passé de la côte et de ses habitants ? Comment les données recueillies dans les documents du procès peuvent-elles soutenir la reconstitution virtuelle de la scène du crime ? En quoi celle-ci peut-elle contribuer à la réflexion sur le vécu de ses occupants ? Inspirée par le tournant des humanités numériques, cette étude microhistorique comporte plusieurs dimensions. C’est ainsi qu’une carte du territoire de la côte Saint-Joseph a été façonnée, alors que nous n’en retrouvons aucune contemporaine à la période (1648-1752). De même, une étude des réseaux sociaux de la famille du meurtrier et des victimes a été réalisée, afin de mieux comprendre l'inscription des acteurs dans leur milieu. Finalement, une modélisation 3D de la scène du crime permet à la fois de présenter le déroulement du double meurtre et le cadre matériel d'une famille aisée dans la zone périurbaine de Montréal. Un tel travail démontre que les habitants de ce secteur périurbain entretiennent des rapports permanents avec les résidents de la ville et des espaces ruraux limitrophes, favorisant l’enrichissement d’un groupe particulier d’individus. Dans un contexte économique difficile amplifié par une conjoncture climatique déplorable, les facteurs de transformation physique de la côte Saint-Joseph et les disparités de moyens de production fragilisent de ce fait la situation du menuisier Goyer, le poussant ultimement à commettre l’irréparable crime à l’origine de cette étude.
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 | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".