Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.008 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".