Occuper l'office. Les secrétaires du roi comme secrétaires au XVIIe siècle
Bibliographic record
Abstract
Nicolas SCHAPIRA Occuper l’office. Les secrétaires du roi comme secrétaires au XVIIesiècle L’office de secrétaire du roi au XVIIesiècle est ici analysé sous l’angle des possibilités d’action qu’il offre dans le monde social, à partir de deux cas, celui d’Anthoine de Laval, auteur du Dessein des professions nobles et publiques (1604), qui n’était pas secrétaire du roi mais a pensé l’unité des actions multiples qui ont tissé sa carrière à partir du modèle du secrétaire, et d’autre part celui d’un secré~taire du roi, Valentin Conrart, qui s’est non seulement forgé une position de pouvoir grâce à l’exercice réel de sa charge de secré~taire (homme de lettres, il s’était spécialisé dans la délivrance des privilèges de librairie) mais qui a de plus lui aussi construit plus largement son rayonnement socio-politique à partir de la même figure.Ainsi il apparaît que l’office de secrétaire du roi au XVIIe siècle emportait bien un certain pouvoir, bâti tout à la fois sur l’exercice de la charge, sur la pré~sence de l’officier au cœur de l’appareil d’État, et sur la construction symbolique constamment négociée de la valeur de l’office. Cet article incite donc à réévaluer la dimen~sion politique de cette réalité fondamentale~ment socio-politique qu’est l’office.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.010 |
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".