Bibliographic record
Abstract
Le dossier présenté par les Annales historiques de la Révolution française marque, me semble-t-il, le degré de maturité où est parvenue la recherche sur les prénoms « révolutionnaires ».Ce bilan qui intervient après une belle moisson de résultats déjà recueillis, pose toute une série de questions et permettra la poursuite des enquêtes sur des bases communes et explicitées, ce qui rendra les résultats comparables sur l'ensemble du territoire.Serge Bianchi, dans la pesée globale à laquelle il se livre, doute qu'» une synthèse "raisonnée" puisse déboucher sur un consensus scientifique et dépassionné de la prise en compte du phénomène des prénoms révolutionnaires ».Je ne partage pas entièrement cet avis un peu désabusé.Il me semble, au contraire, que la multiplication des variables mises en jeu est un pari pour l'intelligence de l'objet d'étude et qu'elle interdit désormais les jugements à l'emporte-pièce dans un sens ou dans un autre : comprendre plutôt que juger, voilà un des premiers bénéfices que je tire de la lecture de ce très beau dossier.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".