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Record W2945388837 · doi:10.4000/alsace.3455

Le sort des populations après 1918

2018· article· fr· W2945388837 on OpenAlexaff
François Uberfill

Bibliographic record

VenueRevue d’Alsace · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicFrench Historical and Cultural Studies
Canadian institutionsAgriculture and Agri-Food Canada
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après le refus d’organiser le référendum promis, se pose la question du sort des populations : que faire des Allemands présents en Alsace et des Alsaciens qui s’étaient compromis avec le régime du Reichsland ? Dès décembre 1918, les mairies distribuèrent des cartes destinées à classer les populations en quatre catégories suivant des critères ethniques.Sous la pression de la rue chauffée à blanc par une presse revancharde, des commissions de triage qui avaient déjà fonctionné dans les vallées vosgiennes libérées en 1914, furent instituées, chargées de juger des milliers d’Alsaciens accusés d’avoir fraternisé avec le régime allemand et de s’être montrés deutschfreundlich, amis des Allemands. Ces commissions, au nombre de douze pour le Bas-Rhin, fonctionnèrent pendant six mois, jusqu’à ce que le Commissaire général Alexandre Millerand mit un terme à leurs travaux.Parallèlement eurent lieu des expulsions sauvages. En janvier 1919, Clemenceau les règlementa et confia leur organisation aux forces militaires de la IVe Armée. C’est ainsi que près de 45 000 Allemands sur les 130 000 installés en Alsace furent renvoyés dans leur état d’origine, dont les deux tiers étaient établis à Strasbourg. Les expulsions touchèrent en priorité les anciennes élites du Reichsland, mais affectèrent également fortement le monde ouvrier. Le souvenir de ces mesures a entretenu un ressentiment durable vis-à-vis de la France et a contribué à donner naissance au malaise alsacien.

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 categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.795
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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.

Opus teacher head0.135
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.114 · 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

Citations0
Published2018
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