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Record W1898879640 · doi:10.4000/lrf.898

Peut-on catéchiser la Révolution ? (1789-1848)

2013· article· fr· W1898879640 on OpenAlexaff
Jean-Charles Buttier

Bibliographic record

VenueLa Révolution française · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsInstitut d'Histoire de l'Amérique Française
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pendant le XVIIIe siècle, la production des catéchismes destinés à transmettre le dogme chrétien a connu une progressive laïcisation. Ces ouvrages élémentaires sont considérés comme des livres pratiques de vulgarisation destinés à un public enfantin et / ou populaire. La période révolutionnaire conduit à une politisation de la pédagogie catéchistique. Se développent alors rapidement des ouvrages où sont résumés les éléments fondamentaux d’une doctrine politique. Ils empruntent à la catéchèse chrétienne le titre de catéchisme et la forme d’une succession de questions et de réponses. Nous nous interrogerons dans cet article sur le choix de cette pédagogie traditionnelle pour faire passer un message politique révolutionnaire. Il existe une apparente contradiction entre l’utilisation d’une forme pédagogique traditionnelle et la diffusion d’un contenu nouveau qui participe de l’œuvre de régénération politique voulue par les élites dès 1789. Nous verrons particulièrement que la pédagogie catéchistique a reçu une caution officielle sous le Directoire. Transmise par les milieux républicains des années 1830, la mémoire des catéchismes révolutionnaire ressurgit ensuite en 1848 alors que la question de l’éducation politique du peuple devenu électeur (du moins pour sa moitié masculine) acquiert un caractère d’urgence.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.046

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.006
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2013
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