The Empire Called to Arms: Recruitment of “Sino-Annamite” Interpreters in French Indochina During the Great War
Bibliographic record
Abstract
Abstract Pendant la Première Guerre mondiale, la France a recruté des milliers de travailleurs chinois afin de pallier le manque de main-d’œuvre provoqué par la mobilisation des ouvriers et de soutenir l'effort de guerre allié. Ces travailleurs ont construit des routes et des voies ferrées, creusé des tranchées, chargé et déchargé des navires et des trains. Le manque d'interprètes sinophones est alors rapidement devenu un défi majeur pour les autorités françaises. S'appuyant sur ses réseaux impériaux, l'administration coloniale française a entrepris le recrutement d'interprètes en Indochine, principalement parmi les migrants chinois de deuxième génération installés localement. La plupart des candidats identifiés étaient issus de milieux éduqués ou avaient auparavant travaillé pour des entreprises françaises en Indochine. Cependant, ils ne correspondaient pas toujours au « profil idéal » imaginé par les autorités coloniales, qui menaient des enquêtes approfondies sur chaque postulant avant leur envoi en métropole. Afin d’éviter l'embauche d’« individus indésirables » susceptibles de nuire aux opérations, il était exigé des candidats qu'ils présentent une lettre de recommandation rédigée par un membre éminent de la communauté chinoise de Hanoi ou de Saigon. Par ailleurs, les interprètes — qui s'attendaient à être traité davantage comme des employés de bureau que comme des ouvriers — furent rapidement déçus par les conditions de travail et l'absence des perspectives professionnelles. Cet article analyse les stratégies de recrutement mises en œuvre par les autorités françaises en Indochine et examine le rôle joué par la communauté chinoise dans la diffusion des informations relatives à ces postes ainsi que dans la recherche de candidats jugés appropriés.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".