Bibliographic record
Abstract
Plusieurs décennies se sont écoulées depuis l’engouement pour l’histoire des mentalités. Mais, avec les « tournants » survenus dans l’histoire de l’histoire, certains ont parlé de la fin, sinon même de la mort de la vieille histoire des mentalités qui aurait laissé la place à la plus jeune histoire des sensibilités ou des représentations. Ses protagonistes appartiennent à de nouvelles générations d’historiens, d’Alain Corbin et Pascal Ory à Hervé Mazurel qui, tout en reconnaissant leur dette intellectuelle envers l’histoire des mentalités, se sont réunis autour de nouveaux thèmes et méthodes : le toucher, le goût, l’odorat etc. Sans passer en revue toutes ces contributions, mais s’arrêtant d’une manière chronologique sur les plus marquantes d’entre elles, cet article se propose d’offrir une matière de réflexion sur l’évolution d’un concept à l’autre : de la « sensibilité » de Febvre à l’histoire des mentalités puis des sensibilités de nos jours. Les hésitations et les préférences des historiens pour un concept ou un autre constituent surtout un moyen de s’interroger sur les continuités et les discontinuités, ainsi que sur les ressemblances et les différences dans leurs préoccupations. Et de constater somme toute que les uns et les autres se rencontrent dans la même quête des tréfonds psychologiques de l’histoire.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".