Le Calvados reconstruit : histoire des sources et représentations des données archivistiques
Bibliographic record
Abstract
Ravagé par les combats de la Libération, le département du Calvados est l’une des terres d’études privilégiée des historiens de la Reconstruction. Aux archives du Calvados, la Reconstruction est partout. Versées par la préfecture, le MRU, la DDE ou l’IGN, des cabinets d’architectes, les associations syndicales ou les communes, déposées ou données par des particuliers, les archives iconographiques se retrouvent dans les demandes d’indemnités, souvent doublons des dossiers de reconstruction, dans les dossiers de chantiers des ASR, avec les plans topographiques du MRU, dans les demandes de permis de construire, les projets de remembrements cadastraux et d’aménagement urbain. Du point de vue de l’archiviste, la Reconstruction est très diffuse. L’exemple de l’histoire des fonds des archives du Calvados permet de comprendre les raisons de la fragmentation des sources et de savoir comment les exploiter et les valoriser. Dans le Calvados, deux chantiers sont en cours : une indexation spécifique pour identifier les fonds et la réalisation d’une cartographie des dommages de guerre, mettant en lumière l’emprise de l’urbanisme de la Reconstruction.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".