Nous, marins, citoyens brésiliens et républicains” : identités, modernité et mémoire de la révolte des matelots de 1910
Bibliographic record
Abstract
En novembre 1910, plus de 2000 marins brésiliens prirent le contrôle des principaux bâtiments de guerre de la République et braquèrent leurs canons sur la capitale Rio de Janeiro afin d’obtenir l’abolition des châtiments corporels dans la Marine. Victorieux dans un premier temps, les marins furent trahis et massacrés plus tard, suscitant l’émotion de l’opinion publique. Devenue depuis un lieu de mémoire, la Revolta da Chibata (Révolte du Fouet) contribua à créer un nouvel héros national : “l’amiral noir” João Cândido. Une étude plus approfondie des marins et de leurs conditions de vie permet de nouvelles lectures. Ces jeunes hommes, pour la plupart originaires du nord-est du Brésil, formés à l’école des apprentis marins, souvent noirs ou métis, mais aussi blancs, voyageaient dans de nombreux pays étrangers où ils pouvaient échanger leurs expériences avec d’autres matelots. À bord cependant, ils demeuraient soumis à une discipline rigoureuse et confrontés à la persistance de préjugés hérités du régime esclavagiste, dans le contexte de la modernisation de la Marine de guerre. Les marins aspiraient pourtant à devenir des acteurs à part entière de ce processus et revendiquaient la liberté, condition première de la citoyenneté. Ils organisèrent une des plus importantes révoltes de la période, un soulèvement aux implications politiques multiples marquant le passage de revendications sur l’usage du corps physique du marin à l’émergence d’une conscience commune : celle du Corps des Marins Nationaux. La question posée est celle de l’identité des marins, de la modernisation de l’Armada aux temps de la Première République et de la place de l’événement dans la mémoire nationale.
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".