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Record W201512632 · doi:10.7202/1054005ar

Du centralisme à la gouvernance des mémoires publiques

2013· article· fr· W201512632 on OpenAlexvenueno aff
Johann Michel

Bibliographic record

VenueSens public · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'article de Johann Michel cherche à étudier les relations entre les acteurs impliqués dans la fabrique des politiques publiques de la mémoire en France depuis le début de la troisième République. Sur un premier niveau d'analyse (la configuration des acteurs institutionnels), l'auteur montre que le pouvoir législatif dispose de l'essentiel des compétences mémorielles jusqu'en 1958. Le rapport entre les pouvoirs s'inverse à partir de 1959 au bénéfice de l'exécutif. Il faut attendre le début des années 1990 (adoption de la loi Gayssot) pour assister à un rééquilibrage institutionnel entre les deux pouvoirs. Sur un second niveau d'analyse (rapport entre l'État et les acteurs non-étatiques), Johann Michel montre que jusqu'à la fin de la première Guerre mondiale, l'État reste le grand ordonnateur des politiques de la mémoire (phase du centralisme mémoriel), même s'il n'agit pas seul. Depuis lors, l'État a perdu une part importante de son pouvoir d'offre, d'initiative et d'orientation des politiques mémorielles au profit de nouveaux acteurs (entrepreneurs de mémoire, collectivités locales, institutions internationales). Les pressions toujours plus grandes de la société civile et la montée en puissance de nouveaux acteurs publics, l'interdépendance croissante des acteurs entre eux obligent les représentants de l'État à davantage de négociations et de concertation dans la fabrique des politiques de la mémoire (phase de la gouvernance mémorielle).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.646
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.002

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 head0.030
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.189 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations2
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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