Lâhistoire au service de la politique : la chronique de Pierre de Langtoft et les tensions socio-culturelles en Angleterre fin XIIIe, début XIVe siècle
Bibliographic record
Abstract
À la fin du XIIIe et au début du XIVe siècle, Édouard Ier (1239-1307), conquérant du Pays de Galles et de l'Écosse, semblait être en conflit perpétuel, que ce soit avec l’Écosse, la France ou le Pays de Galles. Il avait donc grandement besoin de financement. Or dès son règne, on sent que le Parlement avait acquis une importance particulière en Angleterre, de sorte qu’Édouard Ier devait le convaincre de lui accorder les taxes qu’il demandait. Des tensions socio-culturelles héritées de la conquête de 1066 compliquaient de beaucoup la tâche au roi qui se devait de trouver une solution pour unir toute la société anglaise contre ses ennemis. Le roi était également en conflit avec certains de ces sujets. C’était notamment le cas d’Antoine Bek, évêque palatin de Durham qui était menacé de perdre tous ses privilèges et libertés. Dans le but de se racheter auprès du roi, Bek demanda donc à Pierre de Langtoft, un moine du Nord de l’Angleterre, d’écrire une chronique dans laquelle il prêcherait l’union de toute la société anglaise contre les ennemis d’Édouard Ier. C’est celle-ci dont il est question dans ce mémoire, qui étudie la façon dont Pierre de Langtoft calomnie les ennemis du roi, surtout les Écossais et comment il utilise l’histoire pour plaider l’union de toutes les composantes de la société anglaise.
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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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".