The memory of landscape : production of prehistoric space in the Seine-Yonne interfluve (France) and in Istria-Kvarner (Croatia)
Notice bibliographique
Résumé
Habiter un espace revient à habiter son histoire. C’est une histoire subie, l’héritage des développements antérieurs, mais c’est aussi une histoire transmise, une mémoire collective activement entretenue.Cette thèse examine le rôle de la mémoire collective dans la création des paysages et des territoires de la Protohistoire européenne (fin IIIe – Ier millénaire av. n. e.). Quatre études sont présentées, portant sur deux zones spécifiques, l’une dans le Bassin parisien (interfluve Seine-Yonne) et l’autre au bord de la mer Adriatique (presqu’île d’Istrie et baie du Kvarner).Les études sont regroupées dans deux thématiques majeures. La première porte sur les ancrages mémoriels, en l’occurrence les nécropoles. Comment entretient-on ces lieux de mémoire, dans quel but ? Il s’agit de comprendre non seulement leur emploi pour la commémoration du passé ancestral, mais aussi leur rôle dans la constitution du temps social.La seconde thématique se focalise sur le territoire en tant qu’institution sociale. Durant la Protohistoire, l’appropriation de l’espace, bien qu’intimement liée aux pratiques, au mode de vie, est souvent exprimée par la gestion des nécropoles : l’emprise sur le présent passe par l’emprise sur le passé. Quel est le caractère du territoire ainsi instauré, par quelles pratiques a-t-il été mis en place ? Les études de cette partie font appel à l’analyse de visibilité afin d’évaluer l’impact visuel des structures dans le paysage et, par-là, d’étudier le « discours paysager » qui se déploie au travers des interventions dans le paysage.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».