Intercéder à la cour de France. À propos d’une étude de cas : la correspondance de la duchesse de Picquigny-Chaulnes, « maîtresse » de ministre en 1743-1744
Bibliographic record
Abstract
À partir des 73 lettres inédites adressées en 1743-1744 au comte d’Argenson par la duchesse de Picquigny-Chaulnes, conservées dans le Fonds ancien de la Bibliothèque universitaire de Poitiers, l’article examine la pratique épistolaire méconnue qu’est l’intercession. Il s’agit de faire la lumière sur les liens d’intérêts et les rapports de force à l’oeuvre, sous l’Ancien Régime, au sein de toute alliance, dans et hors mariage. Alors que les protagonistes sont tous deux de très haut rang et fréquentent les mêmes cercles familiaux et amicaux, l’un est toutefois un homme d’État qui a « fait carrière » tandis que les prétentions intellectuelles de l’autre incitèrent ses contemporains à la placer parmi les « dames curieuses » et autres « endiablées de l’esprit ». Dans ces conditions, comment la partenaire épistolaire parvient-elle à déjouer le déséquilibre genré initial par un agir épistolaire qui mêle déclarations amoureuses, flatteries et requêtes intéressées ? Le corpus est révélateur d’une pratique massive qui suppose un entregent féminin mis au service d’intérêts personnels, familiaux et claniques.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".