MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2070110966 · doi:10.7202/030998ar

Drame collectif et mise en texte : l’exemple de la peste marseillaise de 1720

2006· article· fr· W2070110966 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre A. Grégoire

Notice bibliographique

RevueHistorical Papers · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le texte qui suit cherche à mettre en évidence le rôle structurant d'un schéma drame/héros et de quelques-uns des éléments qui ont accompagné la majorité des narrations faites sur la peste marseillaise de 1720 jusqu'à aujourd'hui. D'une part en essayant de montrer que les narrations actuelles de la peste s'élaborent autour de topiques qui ne sont pas, en général, remis en cause: reconduction de grilles de classements morales (bon/mauvais, lâches/héros); attitudes déprécialives et anachroniques vis-à-vis des savoirs anciens sur la peste: souci d'une mise en scène dramatique des informations; insistance sur le rôle censément héroïque de certains dirigeants. D'autre part, en effectuant l'analyse de deux narrations de l'époque, après les avoir rapidement replacés dans leur contexte d'émergence. Par delà les nuances et la complexité qu'elles manifestent, ces deux narrations signalent surtout l'importance politique immédiate à identifier des héros légitimes qui peuvent être considérés, dans l'espace narratif, comme les principales forces « soignantes » du corps collectif désorganisé par la peste. Ainsi, sans doute parce qu'il n'est pas apparu comme culturel et historique, le schéma drame/héros a longtemps pu être au principe d'une certaine manière de mettre en texte la peste marseillaise de 1720 et dépenser un drame qui ne cesse encore, par son horreur, d'interpeller une société.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHistorical PapersMême sujetHistorical Studies and Socio-cultural AnalysisTravaux en français237 207