Les pouvoirs d’eau du Saguenay-Lac-Saint-Jean: une perspective archéologique
Bibliographic record
Abstract
Cette étude est née d’une volonté de créer un ouvrage de référence utile et utilisable qui vient circonscrire le patrimoine archéologique industriel de la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean dont le fil commun est l’utilisation du pouvoir de l’eau, la principale source d’énergie de la région. Le secteur à l’étude couvre l’ensemble des bassins versants du Saguenay-Lac-Saint-Jean et s’étale dans le temps du XVIIIe siècle à aujourd’hui. La prépondérance des industries issues du secteur forestier est reflétée dans leur importance au sein de l’inventaire des sites archéologiques. Celles-ci sont composées principalement de scieries, pulperies, papeteries et centrales hydroélectriques établies par des entreprises privées. Partant des sites potentiels identifiés dans la documentation historique et présentés par sous-région, par localités et par types, l’objectif principal de cette étude est d’évaluer ce que le terrain archéologique est susceptible de livrer dans chaque cas et de proposer des actions d’intervention et de conservation selon l’état et la valeur historico-archéologique des vestiges connus et présumés. Il en ressort un portrait des témoins archéologiques industriels utilisant le pouvoir de l’eau qui illustre le schéma d’occupation du territoire, l’évolution des technologies, les principaux maîtres d’œuvre et le développement d’une identité industrielle régionale.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".