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Enregistrement W3175269437 · doi:10.4000/lrf.4863

Narrativité, rupture et révolution

2021· article· fr· W3175269437 sur OpenAlexaff
Jean-Claude Milner

Notice bibliographique

RevueLa Révolution française · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensInstitut d'Histoire de l'Amérique Française
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Révolution française a suscité très tôt une multiplicité de récits qui ne se bornaient pas à rapporter la totalité des événements, mais tentaient également à en exposer les causes « réelles ». Ces récits différaient profondément les uns des autres, mais leur ambition était analogue. Le présent article se propose de montrer que la notion de « grand récit », introduite par Jean-François Lyotard, permet de saisir les traits communs de ces divers travaux.On connaît les critiques que François Furet a adressées aux historiens français de la Révolution ; elles se laissent résumer comme suit : au lieu de substituer un nouveau grand récit aux récits antérieurs, Furet rejette le grand récit comme tel. De ce point de vue, il s’inscrit dans un mouvement de grande ampleur. Avant lui, Claude Lévi-Strauss avait dressé un parallèle entre les grands récits des sociétés occidentales et les mythes qu’il avait étudiés dans les sociétés amazoniennes. Indépendamment de Furet, Michel Foucault exprime sa défiance à l’encontre des « grands récits » hérités. Dans ces conditions, une série de questions se pose : les historiens peuvent-ils éliminer toute possibilité de grand récit ? Un tel rejet implique-t-il que les micro-récits sont seuls capables de rendre compte des événements passés ? Implique-t-il l’échec inévitable de toute tentative visant à aller au-delà de la pure et simple juxtaposition des descriptions ? Le présent article tente, dans sa conclusion, de résoudre ces difficultés.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,643
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)0,0070,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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