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Record W2790016690 · doi:10.3917/annor.672.0027

La livrée et le contrôle des droits d’usage dans les forêts royales de Normandie du xii e au xiv e siècle

2018· article· fr· W2790016690 on OpenAlexaff
Danny Lake-Giguère

Bibliographic record

VenueAnnales de Normandie · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les forêts constituent, depuis le xi e siècle au moins, l’une des grandes richesses de la Normandie qui procure aux rois de France d’importantes ressources financières. C’est pourquoi les Capétiens, dès la conquête du duché par Philippe Auguste en 1204, portèrent un intérêt marqué aux vastes étendues boisées de la région. Cependant, si la politique de conservation forestière déployée par les premiers Valois est bien connue, les mesures prises par les derniers Capétiens le sont beaucoup moins. Parmi les plus anciennes, la création de la livrée, qui vise à rationaliser les prélèvements de bois de chauffage et de construction dans les forêts domaniales, constitue l’une des premières actions de contrôle des ressources forestières par le gouvernement royal. Déjà en usage sous les Plantagenêts, son application devint plus systématique au cours du xiii e siècle avant d’être généralisée par une ordonnance de 1280 qui entraîna de nombreux conflits entre l’administration et les usagers des forêts, tout en soulignant l’intérêt croissant du pouvoir royal pour les ressources forestières par le gouvernement royal. Déjà en usage sous les Plantagenêts, son application devint plus systématique au cours du xiii e siècle avant d’être généralisée par une ordonnance de 1280 qui entraîna de nombreux conflits entre l’administration et les usagers des forêts tout en soulignant l’intérêt croissant du pouvoir royal pour les ressources forestières.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.908
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0090.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.215 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations2
Published2018
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