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Record W2033883104 · doi:10.3917/rhu.001.0087

Les pratiques de divertissement à Laval au XVIIIe siècle

2000· article· fr· W2033883104 on OpenAlexaboutno aff
Frédérique Pitou

Bibliographic record

VenueHistoire urbaine · 2000
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir de deux types de sources, les chroniques urbaines et les archives de justice, cet article propose un inventaire des pratiques de divertissement rencontrées à Laval au XVIIIe siècle, en considérant la diversité de leurs usages sociaux. Dans une ville moyenne où les spectacles sont rares, le temps libre est tout d’abord utilisé à se détendre (ne rien faire et regarder le spectacle de la rue, discuter entre voisins, se promener), puis à s’amuser, dans des soirées familiales ou amicales où les différents milieux ont le même type de distractions: on soupe, on joue du violon, on danse... Les cabarets attirent une clientèle populaire ou d’artisans alors que les sociétés d’amis, qui se multiplient à partir du milieu du siècle, affirmant l’utilité sociale de la conversation, de la lecture... mais aussi de l’exercice physique, et prônant un idéal de modération, tant dans les jeux que dans les échanges, sont à la base de la sociabilité bourgeoise. Au contraire des divertissements spontanés, les fêtes organisées peuvent avoir une vertu pédagogique ou civique: les autorités donnent dans certaines occasions (la politique internationale, des événements liés à la famille royale ou au seigneur) des fêtes spectacles. Quelles que soient les circonstances, pour les autorités de police le divertissement populaire présente toujours un risque; les excès traditionnels des jeunes gens en particulier, liés à la boisson et aux violences, mettent en danger l’ordre public, et on reproche souvent au peuple de sortir de la place qui lui est impartie.

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), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.644
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 studies0.0140.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.199 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2000
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