L’académie royale des sciences et les grandes commissions d’enquête et d’expertise à la fin de l’ancien régime
Bibliographic record
Abstract
Création de Colbert, l’Académie royale des sciences reste intimement liée à l’État dont elle sert régulièrement les visées utilitaires. Établissement de cartes et de plans, examen de mémoires pour la délivrance des privilèges, l’Académie est tout à la fois expert, juge, enquêteur et auteur de projets scientifiques. Au cours des dernières années de l’Ancien régime, elle est plus que jamais sollicitée par le gouvernement, qui s’appuie sur ses rapports pour soutenir ses multiples ambitions. En son sein, de grandes commissions d’enquête et d’expertise sont chargées de connaître et de rendre compte de travaux débordant le cadre de ses compétences traditionnelles. La rencontre des aspirations respectives du baron de Breteuil et de Lavoisier a incontestablement favorisé l’émergence de ces nouvelles structures de travail. L’Académie des sciences devient progressivement l’auxiliaire indispensable de l’État pour connaître des questions d’intérêt public. Parallèlement, elle impose ses orientations face aux nouveaux enjeux scientifiques et techniques. Les assemblées révolutionnaires ne s’y tromperont pas.
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 | 0.011 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.009 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.014 |
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".