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Record W2753606673 · doi:10.4000/books.pur.134385

Petites patries dans la grande guerre

2013· book· fr· W2753606673 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePresses universitaires de Rennes eBooks · 2013
Typebook
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

« Nous sommes relevés par le 65e, des Bretons qui, avec vingt-cinq kilomètres dans les jambes et douze heures sac au dos sans arrêt, ne se plaignent pas et s’entassent sans un mot dans les abris. C’est une race plus sympathique que nos Méridionaux du 16e corps, à qui la division était rattachée. » Par ces quelques mots griffonnés dans ses carnets en décembre 1915, le Bourguignon Pierre Perrin, mobilisé dans un régiment dijonnais, dit bien la force des stéréotypes régionaux dans la France de la Grande Guerre, les tensions qui en résultent parfois aussi malgré l’Union sacrée affichée. Pourtant, en dépit des profonds renouvellements de l’historiographie du conflit depuis une trentaine d’années, cette dimension régionale – et périphérique – des différents phénomènes, loin de Berlin, Londres ou Paris, reste très inégalement prise en compte par la recherche universitaire. En questionnant les liens – essentiels – entre « petites » et « grande » patries, ce livre souhaite interroger, pour lui-même, le fait régional en guerre. Conditions du recrutement et de la mobilisation, force des solidarités nées d’origines géographiques communes, cultures gustatives spécifiques, traditions musicales valorisées, langues locales ou régionales contribuant à forger une « langue des tranchées », constitution et évolution de stéréotypes régionaux combattants sont quelques-unes des pistes ici empruntées : elles permettent, entre autres, de mieux comprendre comment la « petite patrie » interagit avec la grande et contribue à renforcer la capacité des soldats à endurer les conditions dans lesquelles ils survivent au quotidien. En certains cas, la défense du pays conduit d’ailleurs à une redéfinition des identités régionales, à leur renforcement notamment. On l’aura compris : la région est ainsi moins le cadre de l’étude que l’objet même de la réflexion, à travers des contributions portant sur la Bretagne, la Normandie, le Nord-Pas-de-Calais, mais aussi l’Alsace alors allemande ou encore l’Empire britannique, plus particulièrement le Québec et la Nouvelle- Zélande.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.817
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0070.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.182
Teacher spread0.171 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations14
Published2013
Admission routes1
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