Les prénoms de l’an II et les autres :typologie des attributions de prénoms dans la France en révolution
Bibliographic record
Abstract
Une analyse comparative menée en parallèle sur une cinquantaine de grandes villes françaises et sur l’ensemble des 133 communes d’un district rural (Villefranche-en-Beaujolais) conduit à dégager une typologie des attributions de prénoms au cours de la Révolution, et ainsi à mieux cerner le phénomène des “prénoms révolutionnaires” qui se manifeste aux quatre coins du pays, principalement entre 1793 et l’anIII. Illustré par une première série de graphiques, le suivi des seuls cas indiscutables, prénoms dénués d’équivoque comme par exemple Floréal ou Liberté, permet déjà de repérer de fortes variations d’une ville à l’autre dans la fréquence et la périodisation des choix de prénoms révolutionnaires. Mais l’élargissement de l’enquête à d’autres catégories de prénoms, répondant à une détermination plus mitigée (Victoire, Rose, Aimé...) ou à des modes apparemment dénuées de caractère idéologique (Caroline, Laure...), s’avère indispensable pour restituer le phénomène dans sa diversité et notamment pour mettre en évidence quelques cas extrêmes de mouvements collectifs généralisés, dans des communes où les prénoms exclusivement traditionnels comme Jean Joseph ou Marie Madeleine se trouvent systématiquement écartés des déclarations de naissance pendant plusieurs mois. Un tel résultat incite à remettre localement en question la spontanéité et la liberté de choix des parents. Étendue à l’ensemble des communes étudiées, une statistique globale donne la répartition des différents types de situation, témoignant de l’inégale réception des prénoms révolutionnaires par les Français de l’an II.
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".