Missions commerciales et collections techniques au xixe siècle : l’introuvable « musée chinois » de la mission de Chine
Bibliographic record
Abstract
En 1843, le diplomate français Théodore de Lagrené s’engage dans un long voyage qui le conduit en Chine, pays qui s’ouvre alors au commerce avec l’Occident. Il emmène quatre délégués de l’industrie française, désignés par les chambres de commerce, dont la mission est de recueillir sur le terrain non seulement des informations commerciales et des contacts, mais aussi des échantillons de matières premières et de produits finis, des outils et des savoir-faire. L’un d’eux, Isidore Hedde, réunit une très importante collection d’échantillons et d’objets en relation avec l’industrie de la soie.À leur retour en France, les objets rapportés font l’objet de plusieurs expositions publiques. Mais, dans un temps qui méconnaît les musées ethnologiques et les musées commerciaux, et en raison des difficultés politiques et économiques du milieu du siècle, le « musée chinois » de la mission de Chine ne verra pas le jour. Il est voué à la dispersion. L’article traite de la constitution de ces collections techniques sur le terrain, de leur(s) statut(s) en France et finalement de leur dispersion actuelle.
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".