Bibliographic record
Abstract
Le premier chapitre de cette thèse étudie la notion de don établie en anthropologie et en sociologie par l'Essai sur le don de Marcel Mauss 1 .Il a semblé utile d'examiner en détail les faits sociaux et culturels dont parle Mauss : le potlatch, cette fameuse « guerre des cadeaux » des Amérindiens de la côte nord-ouest du Canada, le kula des archipels Trobriand, à l'est de la Nouvelle-Guinée, le hau des Maoris de Nouvelle-Zélande.La thèse centrale de l'anthropologie de Mauss est que dons et cadeaux constituent la forme la plus ancienne de l'économie : à ce titre, ils sont universels, ayant précédé le troc et le marché.Mais cette position souffre d'une absence de définition précise de ce qu'est un don.Par exemple, il arrive que Mauss nomme « dons » des prestations, qui, après un examen attentif des sources, s'avèrent en réalité dues, parce que leur non effectuation peut conduire à des saisies sur les biens, voire, selon telle page de l'Essai sur le don, à l'esclavage pour dettes.Or, il semble que de telles prestations, en tant qu'elles sont exigibles, méritent le nom de dettes, de tributs ou de taxes, plutôt que de dons.L'élucidation de ces difficultés conceptuelles dans le texte de Mauss passe par la prise en compte du contexte politique de l'élaboration de l'Essai sur le don.Les conclusions de cet écrit font au demeurant directement référence à la Le don, histoire du concept, évolution des pratiques Bulletin du centre d'études médiévales d'Auxerre | BUCEMA, 13 | 2009
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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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".