Les stations thermales : de l’abandon à la renaissance. Une brève histoire du thermalisme en France depuis l’Antiquité
Bibliographic record
Abstract
Avec 108 stations thermales, la France occupe aujourd’hui le troisième rang en Europe pour le thermalisme. Nombre des établissements thermaux sont implantés à l’emplacement même ou à proximité d’anciens thermes romains. En effet, l’usage des installations antiques a perduré à travers les siècles. Parallèlement, de nouveaux établissements ont vu le jour, notamment à partir du xviie siècle. Mais c’est autour de 1850 que le thermalisme a pris réellement son envol avec, sur tout le territoire, l’édification d’établissements prestigieux. Bien sûr, chacune des villes d’eaux n’a pas connu la même prospérité. Toutes cependant se sont adaptées et se sont transformées pour offrir aux curistes, non seulement les meilleures conditions de soins mais également celles d’un séjour réussi, se constituant ainsi un patrimoine varié (monuments romains, thermes, casinos, hippodromes, palaces, villas…) doté d’une identité forte et originale. Alors que de nombreux établissements se repositionnent sur le secteur de la remise en forme, l’enjeu d’aujourd’hui est de tirer profit de cette richesse fragile, tout en modernisant les installations pour s’adapter aux nouvelles pratiques.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".