Bibliographic record
Abstract
Napoléon Bonaparte appartient à cette génération d’hommes des Lumières nourris d’une culture antique qui a été largement sollicitée pour fournir des modèles politiques dans une Europe en révolution. Bien que n’ayant jamais appris le grec, il a beaucoup lu, en traduction, les auteurs grecs, à commencer par Plutarque dont les Vies l’ont accompagné au long de sa vie. Comme son maître Rousseau, il est davantage alors séduit par le modèle de Sparte que par celui d’Athènes, ce que confirme ensuite son analyse des vertus militaires des deux cités. Dans sa jeunesse, il identifie volontiers la Grèce à son île natale et recherche dans les cités grecques un modèle de gouvernement pour la Corse. Ses lectures d’exil témoignent aussi de cet attrait pour la Grèce ancienne. Elles le replongent dans un environnement militaire qu’il affectionne et lui permettent de réfléchir à sa propre épopée. Enfin le modèle de la Grèce antique est sollicité dans le projet de construction européenne qu’il formule à Sainte-Hélène. Ainsi les échelles ont changé, de la Corse à l’Europe, mais la Grèce reste une référence pour Napoléon jusqu’au terme de son existence.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 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".