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Enregistrement W201512632 · doi:10.7202/1054005ar

Du centralisme à la gouvernance des mémoires publiques

2013· article· fr· W201512632 sur OpenAlexvenueno aff
Johann Michel

Notice bibliographique

RevueSens public · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Identity and Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'article de Johann Michel cherche à étudier les relations entre les acteurs impliqués dans la fabrique des politiques publiques de la mémoire en France depuis le début de la troisième République. Sur un premier niveau d'analyse (la configuration des acteurs institutionnels), l'auteur montre que le pouvoir législatif dispose de l'essentiel des compétences mémorielles jusqu'en 1958. Le rapport entre les pouvoirs s'inverse à partir de 1959 au bénéfice de l'exécutif. Il faut attendre le début des années 1990 (adoption de la loi Gayssot) pour assister à un rééquilibrage institutionnel entre les deux pouvoirs. Sur un second niveau d'analyse (rapport entre l'État et les acteurs non-étatiques), Johann Michel montre que jusqu'à la fin de la première Guerre mondiale, l'État reste le grand ordonnateur des politiques de la mémoire (phase du centralisme mémoriel), même s'il n'agit pas seul. Depuis lors, l'État a perdu une part importante de son pouvoir d'offre, d'initiative et d'orientation des politiques mémorielles au profit de nouveaux acteurs (entrepreneurs de mémoire, collectivités locales, institutions internationales). Les pressions toujours plus grandes de la société civile et la montée en puissance de nouveaux acteurs publics, l'interdépendance croissante des acteurs entre eux obligent les représentants de l'État à davantage de négociations et de concertation dans la fabrique des politiques de la mémoire (phase de la gouvernance mémorielle).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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