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Record W4394020770 · doi:10.5281/zenodo.5920128

Ressources comptables en Dauphiné, Provence, Savoie et Venaissin (XIIIe - XVe siècle)

2022· dataset· fr· W4394020770 on OpenAlexaboutno aff
Armand Jamme

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMedieval and Early Modern Justice
Canadian institutionsnot available
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce corpus, né d’un programme financé par l’Agence nationale de la Recherche, intitulé «Genèse médiévale d’une méthode administrative» (GEMMA), est le résultat d’une grande enquête sur l’évolution des techniques comptables dans les principautés du Sud Est de la France actuelle, Dauphiné, Provence, Savoie et Venaissin, entre le XIIIe et le début du XVIe siècle. Il tire avantage de l’expérience acquise par les équipes qui depuis plusieurs années travaillent à Chambéry et à Lyon sur les comptes des châtellenies de Savoie. Un grand nombre de médiévistes des universités d’Aix, Avignon, Chambéry, Grenoble 2, Lyon 2 et 3, Nice, Turin, Moncton et Montréal, mais aussi du CNRS et de l’EHESS y participent. Il consiste en quatre ans : à mener à bien une entreprise de numérisation en vue d’une publication sur le net des principaux éléments des séries comptables actuellement conservées pour ces principautés (les registres centraux en intégralité, ainsi qu’un échantillon représentatif des comptes des châtelains et clavaires) ; à multiplier par des voies différentes les transcriptions de ces sources pour les publier sur ce même site ; à développer d’un point de vue technique les modes d’accès et d’interrogation sur les corpus ainsi constitués ; à étendre enfin nos connaissances sur des pratiques en pleine évolution durant cette période, en les comparant entre elles et avec celles utilisées dans les espaces limitrophes (Empire, Italie, royaumes de France et d’Aragon), au travers de journées d’étude, de tables-rondes et de colloques organisés par chacun des partenaires. Format de fichier: XML Standards, conventions des données utilisées: XML TEI P5

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: Dataset
Teacher disagreement score0.238
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0130.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0040.003
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.2570.019

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 head0.054
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.237 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreDataset

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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