La France et l'industrie pétrolière roumaine durant l'entre-deux-guerres
Bibliographic record
Abstract
Le secteur pétrolier attire les milieux d'affaires français après la Première Guerre mondiale. La Roumanie en particulier engendre des convoitises alors que les intérêts allemands dans ce pays ont été séquestrés. C'est l'occasion de remplacer les capitaux des puissances vaincues dans le monde et d'hériter de puissants atouts économiques. Pour ce faire, les milieux d'affaires bénéficient de l'appui de leurs gouvernements respectifs qui ont avantage à faciliter la transition. En Roumanie les enjeux sont de taille, elle est le plus important producteur de pétrole en Europe durant l'entre-deux-guerres. La position stratégique qu'elle occupe en fait une préoccupation importante pour les responsables français. Il s'agit d'encercler l'Allemagne et de la priver de précieuses ressources pétrolières. Les banques françaises sont appelées à participer à ce projet. Or, ces investissements font naître de sérieux contentieux durant la période entre l'industrie pétrolière et le gouvernement roumain. Cet article retrace les différents enjeux qui ont marqué ces relations. Ils concernent : les lois qui régissent l'industrie pétrolière, la question des terrains de l'État roumain et les redevances que celui-ci perçoit en nature.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.004 |
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".