Les communistes français et la promotion des langues régionales dans la période avant et après la Seconde Guerre mondiale
Bibliographic record
Abstract
L’article se propose de retracer les origines du long débat parlementaire en matière de politique linguistique en France qui a finalement débouché sur une reconnaissance officielle du patrimoine linguistique français et ce, surtout selon les aspects qui touchent à l’engagement des communistes français concernant le dossier parlementaire des langues régionales et leur introduction dans les différents degrés de l’Éducation nationale. Parmi les motifs à être éclairés sont les motifs politiques, les traits les plus marquants de cet engagement et le rôle joué par les communistes au sein de l’Assemblée nationale pendant la période qui précède la Seconde Guerre mondiale et à la période de l’immédiat après-guerre. L’auteur conclut que les communistes français étaient confrontés à la difficulté d’harmoniser trois positions différentes : le patriotisme pour une République unie avec le français comme langue nationale, la conception marxiste-stalinienne et l’attachement aux langues régionales. Pour atteindre ce triple objectif, les députés communistes se présentèrent comme une forcepatriotiquemarquée par la résistance au nazisme et au franquisme.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".