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Record W4321267363 · doi:10.4000/chs.3359

Quand la prison s’embrase : révoltes et révoltés carcéraux (Paris, XVIIIe siècle)

2022· article· fr· W4321267363 on OpenAlexaff
Sophie Abdela

Bibliographic record

VenueCrime Histoire et Sociétés · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article aborde les révoltes carcérales trouvées dans les archives du Parlement de Paris et dans les archives de police entre 1700 et 1790. Il a pour objectif, d’abord, de brosser un premier portrait socioéconomique des détenus qui entrent en émeute et, ensuite, de mieux comprendre comment et, surtout, pourquoi les prisonniers des geôles du XVIIIe siècle se révoltaient. Il s’inscrit ainsi dans le développement de l’historiographie récente qui s’intéresse moins aux institutions d’enfermement elles-mêmes, qu’aux prisonniers qui les subissent, à leur capacité d’action et aux possibilités de résistance qu’ils y développent. À cette fin, le texte porte une attention particulière aux enjeux de la nourriture carcérale, point névralgique de la contestation prisonnière, mais aussi à ceux de la délation et des mouchards, autre cause récurrente de protestation. L’article permet ainsi de mieux comprendre les dynamiques internes des prisons d’Ancien Régime tout en redonnant aux détenus une part d’agentivité au sein même de leur enfermement. En conclusion, le texte fait état de la synchronicité entre certaines grandes émeutes carcérales et des révoltes de rue parisiennes. La prison s’embrase en effet alors même que Paris est secoué par l’affaire des enlèvements d’enfants, ou encore lors de la libéralisation des grains de Turgot. Cette première insertion dans le détail de l’action prisonnière nous invite donc à ne pas penser les révoltes populaires et carcérales en vase clos : peut-être faudrait-il plutôt envisager la prison comme le potentiel prolongement de la rue.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.462
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0280.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.000

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.

Opus teacher head0.082
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2022
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