Formation et premiers développements de la commanderie de Dunhuang sous les Han occidentaux (IIème et Ier siècle av. J.-C.)
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse concerne l’histoire, l’archéologie et la géographie historique de la Chine ancienne. Elle porte sur les formations des commanderies impériales formées aux frontières de la dynastie des Han occidentaux (206 av. J.-C. – 9 apr. J.-C.). À la charnière des IIe et Ier siècles av. J.-C., le maintien des territoires conquis passait par une stratégie impériale complexe allant d’une phase d’occupation militaire jusqu’à la mise en place d’une politique migratoire de populations civiles issues du centre de l’empire. En nous concentrant sur Dunhuang (province du Gansu), la plus lointaine des commanderies formées aux marches occidentales du territoire, nous suivons localement ces stratégies d’acquisition et d’occupation. L’analyse se fonde sur les missions de terrain menées par l’auteur, sur la relecture des Histoires dynastiques, la prise en compte des données matérielles issues des fouilles et prospections archéologiques et l’exploitation de sources épigraphiques inédites. Par le biais d’une nouvelle méthodologie, nous parvenons à individualiser son développement au sein d’un territoire situé au carrefour commercial et diplomatique avec les royaumes et cultures centre-asiatiques. De la mise à jour de sa cartographie antique et de sa chronologie, il résulte une révision complète des premières phases de développements des principaux centres administratifs militaires et civils de Dunhuang.
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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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".