Militer en chantant, sous l’œil de la police parisienne des années 1930 : une exploration du fonctionnement politique du chant
Bibliographic record
Abstract
À Paris, dans les années 1930, pourquoi les manifestants et les militants chantent-ils lorsqu’ils se rassemblent dans la rue, ou qu’ils se réunissent lors de meetings ou de fêtes politiques ? Et pourquoi la police, qui surveille la vie politique partisane comme le lait sur le feu, ne cesse de faire mention du chant dans ses rapports et ses comptes rendus ? À partir d’une analyse qualitative des archives policières de la surveillance politique des années 1930, cet article tentera de répondre à ces deux questions. Il considèrera déjà qu’il existe un imaginaire de la puissance politique du chant, qui motive ses usages par les militants, lui attribue des effets sociaux et attire sur lui l’attention de la police. Puis il tentera de renseigner cet imaginaire, à travers l’exploration d’un corpus d’usages politiques du chant. Pour enfin investir son fonctionnement politique, cet article proposera ensuite quelques routines de la manipulation du chant par ses chanteurs, celles-ci leur désignant leurs possibilités d’action sur une situation politique pratique. Il tentera ainsi de comprendre comment et à quelles fins le chant peut être employé pour servir de façon déterminante une pratique politique.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".