Bibliographic record
Abstract
€1 Il en a été de la conscription comme de la plupart des institutions fondatrices de la France contemporaine ; on a tant cru les connaître, elles ont tellement paru transparentes à elles-mêmes, qu'elles ont longtemps échappé au regard critique de l'historien.Mais depuis que des recherches récentes ont renouvelé l'histoire du fait militaire, celles du recrutement militaire et du service militaire ont été revisitées, comme nous le montre Annie Crépin -une des principales contributrices de ce renouveau -dans son Histoire de la conscription.2 L'ouvrage fait la part belle à la période révolutionnaire et au XIX e siècle, époques de gestation et de construction du modèle français de l'armée nationale.Il commence par l'étude des velléités de réformes militaires de la fin de l'Ancien Régime et par l'analyse du premier système d'armée nationale institué par la Constituante.À l'époque des Lumières, personne ou presque n'envisage une conscription militaire -entendue comme système d'obligation collective plus que comme un service militaire personnel.Il n'y a guère que Rousseau et Mably à vouloir faire de chaque citoyen un soldat.La principale préoccupation des réformateurs militaires comme des penseurs civils -que l'on songe à Montesquieu par exemple -était, à l'inverse, de détacher l'armée du souverain pour en faire une institution publique.Quant à la population, à la veille de la Révolution, elle semblait réticente à toute forme de service obligé comme en témoignent les résistances à la milice et les cahiers de doléance.
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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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".