« Un si prodigieux amas de bienfaits tourné en poison1 » : félonie et démesure dans les Mémoires de Saint-Simon
Bibliographic record
Abstract
Fidèle à la tradition des Mémoires aristocratiques, le duc de Saint-Simon se montre dans son oeuvre attentif aux créances comme aux dettes de la monarchie, à la balance des bienfaits et du service qui définit dans un monde ordonné les rapports du souverain et de ses grands vassaux. Du cardinal de Bouillon, dont il est question dans ces pages, le mémorialiste condamne avec énergie les intrigues et la trahison ; et il trouve une source à ses félonies dans une récompense accordée jadis par Henri IV à l’aïeul du cardinal, fait prince souverain de Sedan. Aux yeux de Saint-Simon, cette transaction est inouïe. Une telle « princerie » crée des monstres : des souverains régnicoles ; et de cette impossibilité ontologique découle la félonie, un prince souverain ne pouvant demeurer simple et loyal sujet du Roi. Les crimes du cardinal sont ainsi commis en vertu d’un nom et d’un titre que la sanction royale consistera à éradiquer. Or la stratégie de Saint-Simon est tout autre : faute de pouvoir lui-même abolir le rang de prince étranger et réduire les Bouillons à leur rang de pairie, Saint-Simon a sans relâche écrit des centaines, voire des milliers de pages en faveur de cette abolition, convoquant les ressources de la critique la mieux informée en matière de titulature afin d’accomplir son oeuvre de justice et de vérité, et de rendre à chacun scrupuleusement son dû.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".