Can historical demography benefit from the collaborative data of genealogy websites?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les sites qui proposent à leurs utilisateurs de reconstituer en ligne leur arbre généalogique fleurissent sur Internet. Cet article analyse le travail de collecte et de saisie effectué par ces utilisateurs et comment il pourrait être utilisé en démographie historique, afin de compléter la connaissance des générations du passé. Pour cela, les résultats obtenus à partir de la base Geneanet sont confrontés à ceux connus de la littérature, et concernent les enregistrements de 2 457 450 individus français ou d’origine française ayant vécu au xix e siècle. Est ainsi mis en évidence un biais important du rapport de masculinité (sous-représentation des femmes). La fécondité est elle aussi fortement sous-estimée. Quant à la mortalité (par comparaison aux valeurs historiques), ces données sous-estiment la mortalité des hommes jusqu’à 40 ans environ et celle des femmes jusqu’à 25 ans, puis elles la surestiment. Enfin, la richesse des caractéristiques spatiales contenues dans les arbres généalogiques est également exploitée pour produire de nouvelles données sur les migrations internes au xix e siècle.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it