Bibliographic record
Abstract
Si l’histoire mondiale est devenue l’objet de vastes débats ces dernières années, cela tient bien plus au développement des communications, des échanges et des interdépendances entre les continents qu’à la nouvelle situation impériale d’un pays donné ou à une nouvelle histoire du déclin des civilisations. Les grandes sommes d’histoire mondiale, pourtant, restent principalement publiées aux États-Unis, en Grande-Bretagne et en France, d’une part à cause de l’hégémonie présente ou passée des pays en question, d’autre part parce que les ressources intellectuelles qu’elles exigent ne sont institutionnellement disponibles que dans ces pays ; ce qui pourrait changer. Il existe en fait trois grandes approches de l’histoire mondiale, qui comportent chacune de nombreuses variantes : la comparaison entre nations ou civilisations de plusieurs continents, qui consiste souvent à déceler et à expliquer des différences ; l’étude des transferts et échanges intercontinentaux, des images de l’autre ; et enfin, l’étude des mutations, des bouleversements, des institutions, des mouvements, des langues, des changements de valeurs et de normes à l’échelle globale. On pourrait y ajouter une quatrième approche, bien plus modeste et limitée, qui consiste à écrire l’histoire d’un pays ou d’une civilisation dans une perspective globale.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".