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Record W4408713263 · doi:10.3917/ahrf.386.0191

Compte rendu

2016· article· fr· W4408713263 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAnnales historiques de la Révolution française · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Rafe Blaufarb, Alan Forrest et Karen Hagemann sont les initiateurs d'une collection intitulée War, Culture and Society, 1750-1850 dans laquelle s'inscrit cet ouvrage dont l'auteure, Julia Osman, est professeure-assistante au département d'histoire de l'Université d'État du Mississipi.Son étude, au croisement de l'histoire militaire et de l'histoire culturelle, répond parfaitement à l'esprit de cette collection qui prétend mettre en lumière la concomitance -et la convergence -des transformations qui affectèrent simultanément l'art de la guerre, la vie politique et la société, faisant de la seconde moitié du XVIII e et du premier XIX e siècle une période cruciale, comme les directeurs de la collection le rappellent dans la préface qu'ils donnent à chacun des livres de celle-ci.Un événement mineur sert de point de départ à l'étude de Julia Osman : dans l'introduction de son étude, elle évoque le don fait par La Fayette à Washington en mars 1790 d'un dessin représentant la Bastille, et d'une des clés de la forteresse.Ce qui paraît significatif à l'historienne, et qui selon elle rend ce fait très important sur le plan symbolique, est la dédicace qui accompagne ce présent.La Fayette offre ce tribut comme étant celui « d'un fils à son père adoptif, d'un aide de camp à son général et d'un missionnaire de la Liberté à son patriarche » (p.2).De tels termes ont déclenché chez l'auteure le questionnement qui l'a ensuite conduite à une analyse menée sur 204 pages et structurée en six chapitres.En effet, la ligne directrice de cet ouvrage est la démonstration que non seulement dès les débuts de la Révolution française l'armée a participé de manière décisive à son déroulement interne et l'a ensuite portée par la force des armes dans les États voisins ; mais aussi et surtout que, dès les années cinquante du XVIII e siècle, cette armée, inspirée par sa double expérience américaine, celle vécue au Canada pendant une ère de défaites, la guerre de Sept Ans, ensuite celle de la révolution qui vit naître les États-Unis, a déclenché à son tour en son sein un processus révolutionnaire qui s'est généralisé à toute la société.Dans les dernières années de l'Ancien Régime en effet, l'institution donne lieu à toutes sortes de débats et elle fut le terrain d'essais réformateurs qui permirent de définir la citoyenneté, voire de forger « sur le papier » une armée citoyenne idéalisée, et créèrent un contexte propice aux bouleversements ultérieurs.Le rôle de l'armée va donc bien au-delà de la participation de certains de ses membres aux événements tels que la prise de la Bastille.Julia Osman avance même un paradoxe -on sait que rien ne vaut les paradoxes pour faire progresser la recherche en histoire : c'est que jamais autant qu'entre 1789 et 1791, l'armée ne fut une armée citoyenne.Elle ne le serait plus au moment où on la dénomme comme telle puisqu'à partir de 1793, elle est fondée sur la conscription (je préférerais l'usage du terme de réquisition jusqu'à la loi Jourdan de 1798).Ce paradoxe stimulant structure les chapitres suivants bien que, contrairement aux affirmations de l'historienne, elle n'est pas la première à remettre en question des idées reçues, la nouvelle historiographie militaire française (et anglo-saxonne) ayant déjà largement opéré cette mise en cause et utilisé de manière féconde la confrontation d'une approche sociale et culturelle avec une approche militaire stricto sensu.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.812
Threshold uncertainty score0.268

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0090.004
Open science0.0020.005
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.8120.766

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 head0.068
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.276 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2016
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