La foule, le peuple et la populace dans les tableaux urbains de Louis Sébastien Mercier
Bibliographic record
Abstract
Dans ses tableaux urbains, Mercier jette un regard analytique sur le peuple de Paris, dont il cherche à saisir les mœurs et à décrire les conditions de vie. Loin d’être une entité stable, le peuple apparaît comme une instance problématique, traversée de clivages et sans cesse recomposée. La Révolution accentue ces divisions en présentant au regard de l’historien-promeneur deux formes d’engagement populaire, correspondant à deux moments de l’histoire révolutionnaire, à deux registres émotifs et à deux modes d’appréhension du temps historique. D’un côté, le peuple héroïque de 1789 se caractérise par son unité, par la spontanéité de son action, par son engagement non médié et par son enthousiasme confiant. De l’autre, le peuple-traître de 1793 est le fruit des divisions internes et du désordre émotif : manipulé par les Jacobins, il n’est pas pleinement agent et puise son énergie dans une colère incontrôlée qui dégénère en fureur. Ainsi Mercier appelle à se méfier du registre émotif qui fonde le discours de la Terreur et prône un retour à la raison.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".