La contribution des religieux à la connaissance des savoirs populaires en Bretagne
Bibliographic record
Abstract
Aux xviie et xviiie siècles les missionnaires Le Nobletz et Maunoir mentionnent des pratiques « superstitieuses », les dictionnaires de Le Pelletier et de Rostrenen contiennent quelques informations, mais il faut attendre la fin du xviiie siècle et le chanoine Mahé, admirateur de MacPherson, pour parler de collecte. À la suite du Barzaz-Breiz (1839), les prêtres chercheront surtout à enrichir le répertoire de chants populaires par des compositions nouvelles, tel Mgr Le Joubioux qui influence une « école vannetaise » à laquelle on doit d’importantes collectes après 1880 (abbés Buléon, Cadic, Guillevic, Le Goff…). Face aux lois sur l’enseignement, sur la séparation de l’Église et de l’État, la culture populaire et la langue leur sont d’abord des moyens d’apostolat, comme pour l’abbé Perrot en Léon. Ils participent peu au mouvement folkloriste de la fin du xixe siècle et du début du xxe, à l’exception de François Duine qui collabore à des revues savantes comme, plus tard, le chanoine Pérennès, dans un entre-deux-guerres où les collectes connaissent un net ralentissement et où la participation de l’abbé Falc’hun à la mission de folklore musical de 1939 demeure sans lendemain. Après la Seconde Guerre mondiale, les religieux ne semblent guère concernés par un mouvement de collecte d’où – c’est à souligner – les religieuses sont singulièrement absentes !
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".