Ruptures d’union et vie familiale dans un contexte de forte mortalité : l’exemple de la Dombes (France) du milieu du xviiie siècle au milieu du xixe siècle
Bibliographic record
Abstract
La petite province de Dombes, située au nord de la ville de Lyon, se caractérise essentiellement par la présence de nombreux étangs insalubres et une mortalité élevée. À Saint-Trivier en particulier, et jusqu’aux premières décennies du xixe siècle, le nombre de décès est supérieur au nombre de naissances. Une immigration constante permet toutefois une légère croissance de la population. La vie des familles se trouve bouleversée par la forte mortalité des enfants mais aussi par celle des adultes : à la fin du xviiie siècle, près d’un mariage sur trois dure moins de 5 ans, et c’est encore le cas d’un mariage sur quatre au début du xixe siècle. Ces ruptures familiales entraînent l’existence de très nombreux orphelins, les enfants ayant de fait une faible probabilité de grandir avec leurs deux parents biologiques. L’assèchement de nombreux étangs au milieu du xixe siècle ainsi que l’amélioration des conditions de vie entraînent le renversement rapide de ce régime démographique original.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".