Drame collectif et mise en texte : l’exemple de la peste marseillaise de 1720
Bibliographic record
Abstract
Le texte qui suit cherche à mettre en évidence le rôle structurant d'un schéma drame/héros et de quelques-uns des éléments qui ont accompagné la majorité des narrations faites sur la peste marseillaise de 1720 jusqu'à aujourd'hui. D'une part en essayant de montrer que les narrations actuelles de la peste s'élaborent autour de topiques qui ne sont pas, en général, remis en cause: reconduction de grilles de classements morales (bon/mauvais, lâches/héros); attitudes déprécialives et anachroniques vis-à-vis des savoirs anciens sur la peste: souci d'une mise en scène dramatique des informations; insistance sur le rôle censément héroïque de certains dirigeants. D'autre part, en effectuant l'analyse de deux narrations de l'époque, après les avoir rapidement replacés dans leur contexte d'émergence. Par delà les nuances et la complexité qu'elles manifestent, ces deux narrations signalent surtout l'importance politique immédiate à identifier des héros légitimes qui peuvent être considérés, dans l'espace narratif, comme les principales forces « soignantes » du corps collectif désorganisé par la peste. Ainsi, sans doute parce qu'il n'est pas apparu comme culturel et historique, le schéma drame/héros a longtemps pu être au principe d'une certaine manière de mettre en texte la peste marseillaise de 1720 et dépenser un drame qui ne cesse encore, par son horreur, d'interpeller une société.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".