Bibliographic record
Abstract
La révision constitutionnelle de 1962 instaura l’élection du président de la République au suffrage universel direct. Afin de limiter les candidatures fantaisistes, un candidat devait réunir cent « lettres de présentation » signées par des élus pour pouvoir se présenter. Seulement six candidats furent donc retenus pour l’élection présidentielle de 1965, mais parmi ceux-ci, tous n’étaient pas représentants des grands partis ni même élus. Un inconnu avait réussi à réunir les parrainages : Marcel Barbu. Parti pour dénoncer les agissements des autorités contre son association de construction de logement, il finit par se présenter comme le « candidat des chiens battus », et par demander au pouvoir des mesures de démocratisation de la vie publique et de protection des plus vulnérables. Cet article présente sa biographie, les étapes de sa campagne, puis examine le passage du candidat à la postérité. En effet, celui qui n’avait réuni que 1,15 % des suffrages en 1965 fait depuis figure d’archétype du « petit candidat » que l’on exhume en période d’élection présidentielle.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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.
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".