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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 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)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.003

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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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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