Dynamiques scolaires et implantation italienne au Cap Bon: Une lecture géohistorique d'un espace colonial
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article s'intéresse, selon une démarche d'analyse géohistorique, à la population scolaire italienne au Cap Bon, en Tunisie, durant la période du Protectorat français (1881–1956) et la décennie suivante. Celui‐ci vise à contribuer à une meilleure compréhension des interactions complexes entre colonisation, éducation et immigration dans un contexte colonial. À travers l'analyse des archives scolaires privées et des registres matricules, le texte met en lumière l'importance significative et la répartition spatiale des élèves italiens de même que leur intégration dans les établissements éducatifs locaux. L'article analyse aussi l'impact des contextes socioéconomiques et politiques mondiaux, tels que les guerres mondiales et la crise économique, sur cette population. À cet égard, l'éducation, vue comme enjeu culturel et identitaire, a été influencée par les tensions entre les langues italienne et française, reflétant les défis paradoxaux de l'intégration sociale et de la préservation culturelle. Au final, l'immigration italienne, majoritairement sicilienne, a façonné le paysage socioéconomique et linguistique du Cap Bon, contribuant au développement agricole et viticole tout en enrichissant la mosaïque multiculturelle locale.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".