Les prés dans les sociétés rétro-littorales : l’exemple de la Blanchardais (Vue, Loire-Atlantique) au xve siècle
Bibliographic record
Abstract
Les sources relatives à l’élevage et à l’exploitation des prés en France, et plus précisément en Bretagne méridionale à la fin du Moyen Âge, restent rares et d’ampleur limitée. Ce trait explique en partie l’absence d’intérêt des chercheurs. L’ouverture aux autres disciplines, en particulier la géographie, permet d’élargir les réflexions en posant la question des rapports aux territoires. Comment les paysans et les seigneurs ont-ils mis en valeur des espaces fragiles, soumis régulièrement aux inondations ? Comment ont-ils écoulé les productions sur les marchés locaux et extérieurs ? Comment la mise en valeur des prés a-t-elle marqué, en retour, l’organisation sociale ? La proximité du littoral et des marées a-t-elle eu un impact notoire sur ces territoires ? Ces questions sont autant de pistes auxquelles cet article se propose de réfléchir, en partant de la série comptable de la Blanchardais, seigneurie foncière implantée en rive gauche de l’estuaire de la Loire, dans la commune de Vue (aujourd’hui située dans la région française de la Loire-Atlantique). La proximité de grandes voies de communication a incontestablement facilité les échanges. Mais d’autres aspects sont à prendre en compte, en croisant les cartes et les données tirées des archives.
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 | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".