L'exogamie comme indicateur de la mobilité géographique en Bourgogne rurale au xviiie siècle
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’exogamie au mariage est fréquemment utilisée par les historiens qui cherchent à comprendre la mobilité, en partie en raison du fait qu’avant les recensements du xix e siècle, les registres paroissiaux sont une des rares sources à donner une information concernant la mobilité d’un grand nombre de personnes. Les listes nominatives du recensement de l’an IV (1796) de Côte-d’Or constituent les principales sources de cette étude, auxquelles s’ajoutent quelques registres paroissiaux et des données supplémentaires tirées de dépositions de témoins devant la justice seigneuriale. De l’analyse de ces sources il ressort que l’exogamie au mariage sous-estime le niveau de mobilité des villages bourguignons à cause à la fois de l’exclusion des célibataires et du fait que les couples se déplacent relativement souvent après le mariage. L’exogamie est également peu fiable en ce qui concerne le profil social des personnes mobiles, puisque certains groupes sociaux se déplacent après le mariage, tandis que d’autres ont tendance à se marier à l’extérieur mais restent sédentaires après le mariage. En outre, le degré d’exogamie d’un village n’est pas indicatif de son niveau de mobilité. En dernier lieu, les distances dans les mariages exogames sont en moyenne bien plus courtes que les distances des déplacements en général. L’exogamie est donc un mauvais indicateur de la mobilité.
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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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".