Mabel E. Elliott, l'héroïne de Marach. Émergence et éclipse du témoin
Bibliographic record
Abstract
En 1919-1920, l’Américaine Mabel E. Elliott témoigne de sa première expérience personnelle et professionnelle en tant que médecin et travailleuse humanitaire auprès des réfugiés arméniens de Marach dans l’Empire ottoman occupé par les Alliés. Plongée au coeur du conflit qui oppose l’armée française déployée en Cilicie et les troupes nationalistes turques, elle organise le travail humanitaire et socio-sanitaire auprès des survivants du génocide de 1915. En février 1920, dans des conditions hivernales éprouvantes, elle doit évacuer l’hôpital (le personnel et les patients) et suivre les troupes françaises en compagnie de milliers d’Arméniens terrorisés à l’idée de tomber aux mains des soldats turcs. En s’inspirant des travaux de Jacques Walter et Béatrice Fleury mis en oeuvre dans le cadre du programme de recherche « Carrières testimoniales. Les devenirs-témoins de conflits des XXe et XXIe siècles », l’autrice cherche à comprendre les facteurs qui ont permis à Mabel E. Elliott d’acquérir « le statut de bon témoin ». Autrement dit, quel est le contexte historique et sociologique qui favorise l’émergence de ce témoin et de son témoignage ?
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".