Bibliographic record
Abstract
Les études actuelles sur les « noms de famille », loin de se borner au seul terrain de la généalogie, font désormais pleinement partie du domaine de la recherche. Elles permettent de ce fait un décryptage original des conditions tant historiques qu’anthropologiques qui ont déclenché, en divers points de l’Europe, à différents moments, le processus d’identification des personnes : mouvement progressif dans l’Europe au Moyen Âge ; processus qui peut être coercitif, comme lors de l’attribution de patronymes aux esclaves affranchis, et devenu largement réglementaire après la promulgation de lois sur la transmission des noms. Étudiant tour à tour les origines et l’histoire des patronymes, leur distribution géographique et les liens entre marqueurs génétiques et patronymiques, les auteurs réunis dans cet ouvrage – anthropologues, historiens de la famille, démographes, spécialistes de la génétique des populations, sociologues – montrent combien une approche pluridisciplinaire est nécessaire à l’explication du phénomène du patronyme. En effet, l’informatisation récente de divers registres de noms de famille a permis le développement de nouvelles méthodes d’analyse, dérivées de la démographie historique et de la génétique des populations. Elles permettent non seulement de décrire l’évolution, au fil des générations, des cercles de mariage, des règles d’alliance et de la consanguinité, mais aussi de quantifier la direction et l’ampleur des migrations entre populations. Fondé sur des exemples concrets, des provinces baltes à la Sardaigne ou l’Atlas marocain, des Flamands de France aux Français du Québec, cet ouvrage offre un état sans équivalent de la question des origines et de l’évolution du patronyme.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.005 |
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".