La protection des collections archéologiques libanaises pendant la guerre civile (1975-1991)
Bibliographic record
Abstract
Entre 1975 et 1990, le Liban est ravagé par une guerre civile alternant entre combats et accalmies. Le patrimoine constitue l’une des victimes silencieuses de ce conflit. Dans quelles mesures se poursuit l’activité scientifique en archéologie au Liban ? Quelles actions sont menées pour préserver les collections archéologiques libanaises ?Ces années de conflits stoppent de nombreuses missions archéologiques. Seules trois fouilles se poursuivent à Tell Arqa, Kamid el Loz et au centre-ville de Beyrouth jusqu’en 1981. Ces fouilles doivent composer respectivement avec la multiplication de constructions illégales sur le site, la présence de troupes étrangères et une pression pour une reconstruction rapide. A ces phénomènes s’ajoutent le pillage des dépôts et des sites.Face à ces enjeux, les archéologues protègent quelques collections en les enfouissant ou en les évacuant tout en tentant de renforcer les dispositifs juridiques protégeant les sites. Dans un contexte d’après-guerre où le manque de moyen s’accompagne d’un manque de personnel, les équipes reprennent les fouilles y compris au musée national de Beyrouth. Les fouilles de sauvetage des collections situées dans le sous-sol attestent de la difficulté de réhabiliter un musée en post-conflit.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".