Bibliographic record
Abstract
Livre d’hommage, Terres Marines rassemble les textes de collègues, de spécialistes, d’élèves et d’amis de Dominique Guillemet, universitaire dans toute la plénitude du mot, décédé brutalement en mars 2005, qui enseigna l’histoire moderne à l’université de Poitiers. Spécialiste reconnu de la géographie historique, du littoral et des sociétés francophones d’Amérique du Nord, son dernier livre Champlain ou les portes du Nouveau Monde (2004), écrit en collaboration avec Mickaël Augeron, fait autorité. Les études réunies ici montrent tout le dynamisme d’une histoire impulsée par Dominique Guillemet. Les quarante contributions rassemblées dans le présent volume traitent aussi bien de la perception des zones côtières, du régime seigneurial au Canada, des territoires du soldat, des Bohémiens, des naufrages, que des lieux du crime. Elles reviennent sur les notions de « pays », de paysages maritimes, de commémorations, de lieux de mémoire, de « terres liquides ». Elles mènent du Poitou à la Grèce, de la Basse Bretagne aux mers du Sud. Regroupées en trois grands ensembles – histoire et représentations du littoral/paysages et territoires/voyages, mobilité et nouveaux mondes –, elles témoignent de la vitalité d’une histoire « de terrain » de l’époque médiévale à nos jours.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.178 | 0.074 |
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".