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Enregistrement W2922176642 · doi:10.1093/fs/knz048

<i>Les Françaises, les Français et l’Épuration (1940 à nos jours)</i> . Par <scp>François Rouquet</scp> et <scp>Fabrice Virgili</scp> <i>Les Françaises, les Français et l’Épuration (1940 à nos jours)</i> . Par RouquetFrançois et VirgiliFabrice. (Folio. Histoire, 274.) Paris: Gallimard, 2018. 820 pp., ill.

2019· article· fr· W2922176642 sur OpenAlexaboutno aff
Edward Ousselin

Notice bibliographique

RevueFrench Studies · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comme l’indique son titre, ce livre prend en considération les effets souvent dissemblables de l’Occupation et de la Libération sur les Françaises et les Français: ‘Les relations entre les femmes et les hommes ne sont pas seulement perturbées durant la guerre, leurs identités respectives le sont également et durablement’ (p. 31). D’autre part, le processus multiforme de l’Épuration est conçu comme ayant commencé avant la Libération et ayant duré bien au-delà (longue d’une vingtaine de pages, la Chronologie qui accompagne ce gros volume va de 1938 à 2017). Plutôt qu’une simple étude politique sur les événements légaux et extra-légaux qui ont suivi la libération du territoire français (de 1944 à 1945), François Rouquet et Fabrice Virgili ont donc voulu produire une histoire sociale de l’Épuration, qui tient compte à la fois de sa dimension populaire et de la question du genre: ‘cette dimension sociale invite à sortir d’une vision nébuleuse stéréotypée d’une logique des foules, pour privilégier la compréhension des nombreux acteurs et actrices, considérer leurs motivations, leurs choix et leurs décisions, bien plus variés et conscients qu’on ne le dit souvent’ (p. 30). Les auteurs rappellent que le terme ‘épuration’ renvoie à la nécessité d’une purification de la société française, qui avait été souillée par la présence de l’occupant allemand. Il ne s’agissait donc pas uniquement de punir les collaborateurs, mais aussi de les exposer, de faire connaître leurs actes, y compris en les obligeant à s’exhiber en public sous les huées, les insultes et les crachats. Pour les collaboratrices, au défilé imposé dans les rues s’ajoutait une autre humiliation publique. Rouquet et Virgili estiment à vingt mille le nombre de femmes tondues après la Libération: ‘La tonte n’est donc pas seulement le châtiment d’une collaboration sexuelle, dite alors “horizontale”, mais le châtiment genré ou sexué de la collaboration. Parce qu’elles sont des femmes, les collaboratrices encourent une punition supplémentaire’ (pp. 116–17). La dimension symbolique de la purification du corps national s’exerçait ainsi avec des conséquences particulièrement dégradantes sur le corps des femmes. En ce qui concerne le nombre des exécutions sommaires, un sujet qui a longtemps soulevé des controverses, les auteurs, s’appuyant sur plusieurs études, indiquent que ce nombre était d’environ neuf mille. Le nombre de personnes accusées et internées pour des faits de collaboration était bien plus élevé: environ cinquante mille à la fin de l’année 1944. Même si ce niveau d’internement a rapidement diminué, il est clair que l’Épuration a été un phénomène de masse. Rouquet et Virgili analysent évidemment les procès célèbres (Pétain, Laval, etc.), mais aussi le fonctionnement des tribunaux pour les accusés moins connus. Un chapitre est également consacré aux situations diverses (avec des jugements et des punitions souvent plus expéditifs) dans les autres pays européens récemment libérés. Le chapitre final aborde la question de la mémoire de l’Épuration, qui est restée très présente jusqu’à nos jours. On ne peut que recommander cette étude très détaillée et complète d’une période cruciale de l’histoire sociopolitique de la France.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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