Gens de guerre en hiver : le cas des Écorcheurs durant l’hiver 1438–1439
Bibliographic record
Abstract
L'hiver médiéval ne marque pas un arrêt de l'activité guerrière.Philippe Contamine l'a souligné : sur 120 combats et batailles livrés aux XIV e et XV e siècles, 25 le furent de novembre à mars 1 si l'on suit la définition météorologique de la saison hivernale 2 .Mais ce décompte laisse de côté les chevauchées, les prises d'assaut de places et les sièges qui constituent à l'époque l'essentiel de l'activité guerrière.À cela, il faut ajouter les actes de pillages et les boutements de feu qui accompagnent inévitablement toutes ces opérations, participant d'une guerre de harcèlement destinée à affaiblir moralement et économiquement l'adversaire 3 .En hiver, les gens de guerre ne restent donc pas inactifs et, lorsqu'ils ne sont pas engagés dans des armées régulières, ils doivent faire face aux problèmes de logement et d'approvisionnement.Cette saison marquée par de fortes contraintes climatiques pèse sur le quotidien d'hommes n'ayant généralement pour ressources que leurs seules armes. 1 Philippe Contamine, La Guerre au Moyen Âge, Paris, PUF, 1980, p. 376. 2 François Walter, Hiver.Histoire d'une saison, Paris, Payot, 2014, p. 33. 3 Philippe Contamine, « L'impact de la guerre de Cent Ans en France sur le "plat pays" et sur la vie au village », dans Les Villageois face à la guerre (XIV e -XVIII e siècle), Actes des XXII e Journées Internationales d'Histoire de l'Abbaye de Flaran, dir.Christian Desplat, Toulouse, Presses universitaires du Mirail, 2002, p. 15-34 ; Michael Jucker, « Le butin de guerre au Moyen Âge.Aspects symboliques et économiques », Francia, vol.36, 2009, p. 113-133 ; Franck Viltart, « Exploitiez la guerre par tous les moyens !Pillages et violences dans les campagnes militaires de Charles le Téméraire (1466-1476) », Revue du Nord, vol.91, avril-juin 2009, p. 473-490.
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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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".