Le Métier d'intendant en France et en Nouvelle-France au XVIIIe siècle
Bibliographic record
Abstract
L'intendant fait partie de ces personnages que l'on croit connaitre du fait de leur omnipresence. Neanmoins, il subsiste une certaine confusion quant a la nature de son pouvoir: est-il un juge, un politicien, un administrateur? Meme s'il fut au coeur des evenements marquants du Regime francais, on en sait finalement peu sur l'exercice de ses fonctions, sur son «metier d'intendant», pour reprendre la celebre expression de Louis XIV. Quelles sont les tâches qui l'occupent concretement? Que nous revelent les documents produits par l'intendant sur sa pratique? Personnage cle de l'administration monarchique au XVIIIe siecle, l'intendant est le sujet ideal pour observer la portee reelle de ce regime sur le terrain, tant dans la metropole que dans la colonie. Comparer l'intendance au Canada, en Bretagne et a Tours permet de voir emerger les traits communs, mais aussi les disparites liees a la proximite ou a l'eloignement de Versailles. C'est toute l'histoire d'une institution qui se revele et, avec elle, les rapports entre gouvernants et gouvernes. Marie-Eve Ouellet est titulaire d'un doctorat en histoire, realise en cotutelle a l'Universite de Montreal et l'Universite Rennes 2. En parallele de ses recherches, elle a travaille sur de nombreux projets touchant le patrimoine de la region de Quebec. Apres avoir enseigne dans plusieurs universites quebecoises, elle est actuellement historienne et chargee de projets a la Commission de la capitale nationale du Quebec.
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".