Bibliographic record
Abstract
Résumé En 1978, l’« effet patrimoine », découvert par Jacques Capdevielle et Élisabeth Dupoirier, connaissait un retentissement certain en science politique, suscitant l’intérêt de chercheurs français et étrangers pour une piste considérée comme heuristique. Depuis, la variable patrimoine est pratiquement tombée dans l’oubli. Cette recherche, menée à partir de l’enquête postprésidentielle Cevipof de 2007, montre que la présence d’une stratégie patrimoniale est toujours un facteur déterminant du rapport au politique et du vote. Posséder un patrimoine diversifié peut brouiller les frontières des univers « riches/pauvres » définis par les seuls revenus et effacer les normes politiques liées aux appartenances sociales, culturelles ou professionnelles. L’effet patrimoine persiste une fois contrôlé en régression l’effet des autres variables.
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 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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".