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Réseaux diplomatiques et République des Lettres. Les correspondants de Sir Joseph Williamson (1660-1680)

2011· dissertation· W7143397636 on OpenAlexaboutno aff
Alexandre Tessier

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldSocial Sciences
TopicHistorical Influence and Diplomacy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronationEulogyNova scotiaTreasure

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les sphères diplomatique et culturelle sont souvent créditées de liens étroits. Nombreuses sont les monographies consacrées à des figures de diplomates écrivains, artistes ou savants, en particulier pour l’Époque moderne. L’objet de cette thèse est d’interroger cette association et de la mettre en doute, comme fondée sur des approximations et un refus de considérer les milieux diplomatiques aussi bien dans leur globalité à une date donnée, que dans leurs spécificités temporelles et géographiques, pour se focaliser sur quelques éléments brillants, mais finalement peu représentatifs. Le choix a été fait de recentrer la réflexion au sein d’un cadre culturel de référence à l’Époque moderne, celui de la République des Lettres, et de se saisir de l’ensemble d’un réseau d’information diplomatique qui puisse servir de témoin, en l’espèce celui qu’organisa depuis Whitehall Sir Joseph Williamson, entre 1660 et 1680.Cet exemple de Williamson a paru particulièrement judicieux, car il incarne l’un des principaux diplomates britanniques de la fin du XVIIe siècle, mais aussi un savant à part entière. Enfin, l’historiographie l’a souvent noté comme le grand organisateur d’un système de renseignement au profit de l’Angleterre de la Restauration, et les archives découlant de ses activités ont été remarquablement bien conservées.Après avoir présenté et justifié les sources, cette étude s’attache à la reconstitution du système d’information diplomatique de Williamson. Loin de s’y presser en grand nombre, les savants s’y révèlent finalement plutôt rares. De plus, lorsqu’ils sont présents, leur participation survient à la faveur de circonstances spécifiques, que nous entreprenons d’expliciter.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.633
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.327 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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