Bibliographic record
Abstract
En 2009, les archéologues mirent au jour 154 squelettes datés de la bataille et du massacre du Mans (Sarthe) des 12 et 13 décembre 1793 lors de la première guerre de Vendée. En 2016, à la suite du dépôt du rapport de fouilles, une polémique mémorielle prit forme dans l’ouest de la France, réactivant une opposition centenaire entre les ennemis d’antan : les Républicains et les Vendéens. À partir d’une enquête ethnographique et suivant une démarche relevant de l’anthropologie historique, il s’agira de montrer comment et pourquoi une association républicaine a oeuvré pendant plusieurs mois en contestant une inhumation des ossements demandée par les associations mémorielles vendéennes et appuyée par les réseaux politiques de la droite conservatrice. Considérant que les restes humains demeuraient exclusivement du mobilier archéologique, la Société des amis de la Révolution française refusa d’employer le terme massacre et insista pour que les ossements demeurent dans un dépôt archéologique. En s’inscrivant dans l’héritage de la pensée révolutionnaire et du bicentenaire de la Révolution française (1989), l’association républicaine fit de son engagement une lutte contre l’instrumentalisation de l’histoire et des ossements par la droite et l’extrême droite.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".