La pénétration de la monnaie de carte dans l'espace rural laurentien (1685-1743)
Bibliographic record
Abstract
L’intendant Jacques de Meulles crée la monnaie de carte en 1685 pour pallier un manque de numéraire dans la vallée du Saint-Laurent. Cette expérience monétaire qui ne devait durer qu’une saison allait bientôt être appelée à se renouveler d’année en année pour devenir un élément incontournable dans l’économie canadienne jusqu’à la fin du Régime français, et ce hormis une éclipse de 1720 à 1729. Par l’étude de neuf greffes de notaires ruraux de la Côte-de-Beaupré et de la Côte-du-Sud de 1685 à 1743, nous avons tenté de comprendre les paramètres régissant la circulation de cet instrument d’échange. Comme toute monnaie parallèle – c’est-à-dire une devise évoluant en marge de la monnaie nationale –, les « cartes » sont caractérisées par une pluralité de cloisonnements qui circonscrivent son utilisation et définissent une communauté de paiement assez bien délimitée. L’analyse sérielle de quelque 5000 actes notariés impliquant des transactions en argent a montré que ces cloisonnements concernent d’abord l’espace – la monnaie de carte pénètre davantage dans les paroisses plus proches du lieu d’émission de Québec, souvent plus anciennes –, mais aussi le temps, l’état de la colonisation, les usages et le sexe et l’âge des utilisateurs.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".