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Record W4405521183 · doi:10.4000/12yll

« Les rouges, les blancs et les noirs ». L’ethnologue française Monique Roussel de Fontanès et les enjeux politiques de la Calabre des années 1950

2024· article· fr· W4405521183 on OpenAlexaff
Raphaël Bories

Bibliographic record

VenueLaboratoire italien · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Lorsque l’ethnologue française du musée de l’Homme Monique Roussel de Fontanès choisit de faire de la Calabre son terrain d’enquête au début des années 1950, le Mezzogiorno occupe une place centrale dans l’ethnologie italienne, mais aussi dans les débats politiques et culturels en Italie. Alors que nombre de folkloristes et d’ethnologues italiens s’étaient plus ou moins compromis avec le fascisme, ceux qui contribuent à la refondation de la discipline après la guerre, au premier rang desquels Ernesto De Martino, font pour beaucoup le choix d’un engagement opposé en faveur du socialisme et du communisme. À l’inverse, l’ethnologie française et Monique Roussel de Fontanès font le pari d’une approche se voulant apolitique. Ce choix, en décalage avec celui des ethnologues italiens, tout comme le statut d’étrangère de l’ethnologue française en Italie, lui permettent de multiplier les réseaux, les interlocuteurs et les points de vue, et de passer sans encombre de la compagnie des grands propriétaires terriens calabrais à celle des militants communistes, ce qui lui permet d’enrichir son enquête – et de développer un regard sur la situation politique, dont elle fait état non dans ses publications, mais dans sa correspondance personnelle. Sa présence sur le terrain constitue donc à la fois un révélateur des positions et des objectifs des différents acteurs en présence, et des enjeux à la fois épistémologiques et politiques de l’ethnologie.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
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 categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.871
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.043
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.271 · 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
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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