Bibliographic record
Abstract
Combien sont les témoins édités à avoir les faveurs des spécialistes de la Grande Guerre ? Quelle proportion représentent-ils dans le total des auteurs « disponibles » ? Surtout, qui sont-ils ? À partir d’un décompte des témoins français mentionnés dans les index des ouvrages universitaires consacrés au monde combattant, l’article cherche à évaluer la taille et les usages du corpus d’auteurs effectivement partagés par les chercheurs. Au terme de l’analyse, l’article montre à la fois l’étroitesse et l’embourgeoisement du fond commun utilisé dans l’historiographie française des années 2000 : au total une soixante de témoins, presque tous issus des élites lettrées de la Belle Époque. Au final, il évoque quelques uns des problèmes posés, pour l’écriture du conflit, par cette surreprésentation des auteurs issus des classes supérieures.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".