La Tribune de l’Histoire : la mise en récit de l’histoire dans une émission de radio populaire
Bibliographic record
Abstract
Diffusée de 1951 à 1997 sur les ondes de France Inter, La Tribune de l’Histoire a marqué le paysage radiophonique français par sa longévité et sa popularité. D’abord pensée comme un magazine faisant état de l’actualité de la discipline historique, l’émission s’est rapidement transformée en « évocation scénarisée » hebdomadaire évoquant l’affaire Rosenberg, les histoires d’amour du Vert Galant ou encore la chute du dernier tsar de Russie. Comprendre comment les producteurs de l’émission se sont appropriés le support radiophonique pour transmettre leur passion de l’histoire à des millions d’auditrices et d’auditeurs revient d’abord à analyser le type d’histoire mis en avant dans La Tribune et les techniques développées pour la mettre en scène. Si l’émission connaît un grand succès, sa popularité n’empêche pas les critiques, notamment de la part d’historiens universitaires : en privilégiant la dramatisation de grands événements, d’énigmes ou de faits divers, l’émission reste en marge des avancées historiographiques de la seconde moitié du xxe siècle. En cela, elle constitue un intéressant point d’entrée dans les débats et conflits qui ont pu opposer, à cette période, les universitaires aux vulgarisateurs
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".