Concilier les approches sociohistoriques et les approches ethnographiques dans l’étude du nationalisme : une analyse de cas de la résonnance de la bataille des Éperons d'or en Flandre
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article a pour point de départ la querelle épistémologique survenue entre Anthony D. Smith et Jon E. Fox et Cynthia Miller-Idriss concernant les différentes approches du champ d’études du nationalisme. Alors que Fox et Miller-Idriss rejettent la pertinence d'une approche sociohistorique dans l’étude ethnographique du nationalisme, Smith considère l'ethnographie comme une pratique descriptiviste dénuée d'intérêt scientifique qui, de surcroit, fait abstraction des recherches sur la nation conduite au cours des dernières décennies. Afin de dénouer cette impasse, nous proposons une démarche méthodologique visant à concilier ces deux approches par l'entremise du concept de lieu de mémoire. À partir d'une étude de cas, la bataille des Éperons d'or et sa résonance dans les pratiques discursives, nous illustrons comment l'historicité du fait national peut s'avérer essentielle pour comprendre le fonctionnement de la nation au quotidien et nous éclairer sur la manière dont les Flamands se construisent en tant que sujets nationaux.
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 | 0.019 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".