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Thread: Études des patronymes de France et de son voisinage immédiat

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    France

    Études des patronymes de France et de son voisinage immédiat

    Bonjour chers collègues de forum,
    J'ai souvent réfléchi à comment les méthodes que tu nous utilisons dans nos études d'ADN pouvaient être utilisées dans d'autre champs annexes comme la linguistique et l'onomastique.
    Après réflexions, j'ai fini par me lancer dans le projet que je vous présente aujourd'hui, et qui a occupé mes heures perdues pendant plusieurs mois.

    I Concept Initial :
    La France recelle une grande richesse de patronymes. Certains d'entre eux trahissent une origine régionale immédiatement reconnaissable (Le Bihan, Vandamme, Muller, Etcheverry ou encore Colonna). Beaucoup aussi révèlent une saveur régionale à qui sait les reconnaître (peu de Delahaye au sud de la Seine, peu de Lalanne au nord de la Garonne, peu de Grosjean à l'Ouest, peu de Renault à l'Est, Bousquet sonne plus sudiste que Lemaire, un nom féminin en guise de patronyme est probablement Normand, M. Daumas sûrement provençal, M. Couderc du Massif Central, etc...). Enfin nombre de prénoms semblent aussi de prime abord plus ambigus (les prénoms masculins entre autre).
    Il m'est paru intéressant d'utiliser un algorithme de clusters (K-clustering) qui permettrait de rassembler les patronymes ayant des répartitions semblables. Et ensuite, a posteriori, de voir départements par départements, la répartition des différents clusters.

    II Base de donnée

    À savoir : N'ayant malheureusement jamais appris à coder quoi que ce soit d'autre que des cellules excel (et encore), j'ai fait avec les moyens du bord.
    Pour constituer un échantillon de patronymes représentatifs de la diversité sur le territoire qui soit pour autant le plus possible pré-migrations interrégionales (et migrations internationales), je suis allé sur www.geopatronyme.com.
    J'ai d'abord séléctionné les 3 patronymes les plus courants dans les naissances entre 1891 et 1915 dans chacune des régions (d'avant la vile loi NOTRE). L'échantillon étant encore trop restreint, j'ai ensuite séléctionnés les 5 patronymes les plus donnés durant cette période pour chaque département. Si un patronyme apparaît déjà dans ceux séléctionnés précédemment, je descend dans la liste.
    Afin de tenir compte des affinités transfrontalières qui existent en certains points (Flandres, Alsace-Moselle, Franche-Comté, Savoie, Nice, Catalogne...) J'ai aussi ajouté les 5 patronymes les plus donnés dans les régions limitrophes de la France (Flandres Belges, Wallonie, Luxembourg, Sarre, Rhénanie-Palatinat, Baden-Wurttemberg, Bale, Soleure, Jura Suisse, Neuchatel, Vaud, Valais, Aoste, Piémont, Ligurie, Catalogne, Andorre, Aragon, Navarre et Pays-Basque ainsi que le Québec) trouvés cette fois sur le site forebears.io (par contre je n'ai pu utiliser que la répartition actuelle et non historique de ces patronymes). Cependant j'ai sauté les noms dans ces régions limitrophes qui n'apparaissaient pas dans le top 100 d'aucun département français.
    Au final je me suis retrouvé avec une liste de 656 patronymes.
    Pour chacun de ces patronymes j'ai copié le nombre de naissance sur la période 1891-1915 dans chaque département (tel qu'on peut le trouver sur geopatronyme), j'ai par ailleurs aussi noté le nombre donné par forebears.io pour ces patronymes dans chacune des régions limitrophes nommées plus haut.
    Les disparités de population entre départements étant grandes, j'ai pris soin de diviser le nombre de naissances données dans un département par la population de ce département en 1900 afin d'avoir des fréquences plus comparables entre les départements. J'ai aussi procédé à une opération comparable pour les régions limitrophes.

    III Amélioration des données
    Il est vite apparu que certains patronymes avaient une répartition bien plus contrastée (et donc une plus grande valeur diagnostique) que d'autres. Afin de tirer meilleur parti de ces différences, j'ai donc calculé l'écart type pour chaque patronyme, ainsi que son score moyen par département, afin d'obtenir un z-score pour chaque département par patronyme. (Cependant j'ai exclu les scores des régions limitrophes des moyennes et des écarts types lors du calcul des z-score, en effet c'est la répartition française du patronyme qui nous intéresse, or un patronyme comme Garcia est représenté plus 500 fois plus en Navarre par exemple que dans les Pyrénées-Atlantique, inclure la Navarre dans le calcul aurait noyé la valeur diagnostique de ce patronyme qui avait pourtant une répartition très hétérogène au sein de la France)

    IV Clustering
    N'ayant jamais réussi à faire quoi que ce soit avec R, à mon grand dam, je suis allé chercher un outil sur google pour transformer mes données en clusters. J'ai utilisé le site suivant : https://people.revoledu.com/kardi/tu...lustering.html
    Il a gentiment accepté mes 656 patronymes en points de données avec leurs 117 dimensions (les départements et les régions limitrophes, mais pas le québec cette fois qui aurait créé un cluster peu informatif ni pour lui-même ni pour le reste de la France) sous forme de z-scores. Le nombre de clusters étant limité à 9, je n'ai pas voulu aller chercher plus bas (je présupposais au moins 9 clusters tels que Flamand, Breton, Oil/Nord, Germanique, Gascon, Occitan, Alpin, Transpyrénéen et Corso-Transalpin).
    La magie de l'outil en ligne a opéré en quelques instants et celui-ci m'a assigné des clusters à chaun des patronymes. Et miracle, une véritable cohérence régionle est apparue.

    V Résultats
    Cluster 0 : Ouest-Loire

    Patronymes compris
     
    MOREAU ROUSSEAU ROY RICHARD DAVID GAUTIER GUERIN BRUNET TEXIER CHARPENTIER MEUNIER HUBERT RENARD DENIS GARNIER ROBIN GIRARD BISSON MASSE BOUYER MENARD FLEURY LEGER GIRAULT ROGER GUILLOT LECOMTE MARCHAND PELLETIER POIRIER BESNARD TREMBLAY GAGNON MORIN RENAULT LEFEUVRE LEBRETON LERAY BLANCHET BONNIN BRAULT BODIN ARNAULT DELAUNAY BRETON DENIAU AUGER CHESNEAU BOUCHER CHEVALIER GUILLET MOYON TESSIER GUILBAUD LOISEAU FOUCHER MERCIER PICARD DUPRE PINEAU RAIMBAULT OGER BELLANGER PASQUIER LEBLANC BRUNEAU POTTIER LANDAIS LAUNAY GOUGEON HUET LEPRINCE BARRE PAPIN BOULAY BLIN BOUTTIER ESNAULT DESCHAMPS BLANCHARD BENOIST THIBAULT GERVAIS CHARTIER PROUST BONNEAU MORISSET BROSSARD BILLY CHARRIER MARTINEAU VRIGNAUD GABORIT BURGAUD GUILLON BOUTIN JOYEUX LEBEAU COURTOIS BOURGOIN PERREAU CHEVALLIER BARON LEGENDRE PAVARD CHAUVIN LAMY PARIS GILBERT RIGAULT


    Cluster 1 : "Transalpin"

    Patronymes compris
     
    LANTERI VIALE GIORDANO FERRERO ROSSI GALLO BRUNO ROSSO PARODI FERRARI COSTA BIANCHI ZUNINO


    Cluster 2 : "Vivaro-Alpin"

    Patronymes compris
     
    FAURE MARTIN ROCHE ROUX BERNARD DURAND FAUCHER BESSE GIRAUD BLANC MICHEL ARNAUD REY PONCET BRUN RICHAUD MAUREL DAUMAS GARCIN BONNET BOREL LAGIER BERTRAND CHAIX REYNAUD FARAUT GASTAUD MOULIN TEYSSIER CHAMBON MOUNIER GAUTHIER BOYER AUBERT JOURDAN IMBERT SERRE ROBERT VIGIER DUMAS DELAGE VIGNAUD ROUGIER RIVET JEAN MONTEIL VERGNE COUDERT VIALLE REYMOND FOURNIER CARRON CONSTANTIN GRANGE SEGUIN TIXIER LAVAUD MAZEAU BOUVIER VINCENT PASCAL ACHARD BOUCHARD ANDRE MAURIN TEISSIER SABATIER MATHIEU GRANIER VALETTE CHARBONNIER JOUBERT VIAL GIROUD GUILLAUD GAILLARD BUISSON LACROIX TARDY DELORME BESSON POYET FAYOLLE JOUVE SOULIER EXBRAYAT BRUNEL FAGES ROUSSET ROUVIERE BONNAL CHAPUT FAYET BRUGIERE MONTEL VERNAY PERRIIER RIVOIRE GROS CHABERT MOLLARD BERTHET COLLOMB BAUD GAY METRAL BENOIT BOUCHET AUDIBERT BREMOND ROUVIER BERENGUIER ARNOUX BERARD GREGOIRE RIPERT FAVIER FAYE FRUGIER DESBORDES BOULESTEIX


    Cluster 3 : "Cancoillotte" ?

    Patronymes compris
     
    LAMBERT SIMON HENRY FAIVRE PERRIN LAURENT MARCHAL GERARD MOREL PERRET FAVRE CHANEL JACQUET BROYER AUCLAIR GUILLAUMIN THEVENET GILLET ROYER GUYOT SCHMIT THILL MICHAUD RENAUD LACHAT CATTIN WILLEMIN FROIDEVAUX MILLET BAILLY JEANNERET DROZ HUGUENIN SANDOZ MONNIER ROCHAT PITTET CHEVALLEY CHAPPUIS MONNET DUBUIS BORDET CHENAL VUILLERMOZ CHABOD PERROT MILLOT MANIERE MASSON MALTERRE BERGER SIMONET VUILLEMIN JEANNIN MAIRE CUENOT BARBIER CLEMENT COTE TISSIER DURIS PROST BOURGEOIS CRETIN GIROD CHAPUIS REMY GUILLAUME COLLIN GIRARDOT AUBRY PARISOT GILLOT COLIN HUMBERT NOEL LOUIS BASTIEN HUSSON TOUSSAINT COLLIGNON ROUYER MANGIN BOUR SCHWARTZ MICHOT MARCEAU PERRAUDIN BONDOUX BONNOT WOLFF KIEFFER WENDLING GROSJEAN LAMBOLEY GRANDJEAN GALMICHE CHOLLEY BONIN COULON BERTHIER JOLY NECTOUX CLERC ROSSET MUGNIER TISSOT LEVY FROT PIERRE CLAUDEL DIDIER JACQUOT POIROT FERRY CARRE MICHAUT RAMEAU PELTIER COURTOT DEMEUSY SCHWALM VERRIER LAROCHE JACOB MARECHAL DIOT EMERY


    Cluster 4 : "Nordmand"

    Patronymes compris
     
    MARIE DUVAL LEFEVRE PETIT DUBOIS LEFEBVRE LEROY LANGLOIS LECLERCQ LEMAIRE LEGRAND CARON CARPENTIER VASSEUR CARLIER DUFOUR DUPONT FONTAINE JANSSENS MAES VERMEULEN PAUWELS CHARLIER PONCELET DUMONT LEJEUNE EVRARD JEANNE HEBERT ANNE CATHERINE PREVOST DELAMARE ROUSSEL LETELLIER LEROUX HAMEL LECONTE LEMONNIER GOSSELIN LEPETIT COLLARD FRANCOIS DESCAMPS DELANNOY DELATTRE DUJARDIN DEVOS LEVASSEUR DUPUIS BOULANGER MAILLARD LECLERE TOUTAIN PRUVOST DUCROCQ GUILBERT DUHAMEL FLAMENT LEMOINE BLONDEL LEFRANCOIS LESUEUR DUBOC VARIN LECOQ LESIEUR OZANNE TELLIER SELLIER DARRAS SUEUR MAGNIER LESAGE LEDUC NORMAND CHRETIEN REGNIER LENOIR ALEXANDRE CHERON


    Cluster 5 : "Breizh"

    Patronymes compris
     
    LE GALL LE ROUX LE GOFF THOMAS NICOLAS HAMON HERVE OLLIVIER LUCAS RAULT MORVAN SALAUN TANGUY GUEGUEN RIOU BRIAND MAHE LE GAL RIO GUEGAN GUILLEMOT LE FLOCH ROLLAND PHILIPPE DANIEL


    Cluster 6 : "Gasc-oc+Corse"

    Patronymes compris
     
    LABORDE LALANNE CASANOVA PIETRI ALBERTINI VIDAL FABRE MARTY DUPUY BOUSQUET ROQUES DELMAS COSTE PUJOL DEDIEU EYCHENNE SOULA GALY RAYNAUD CROS GUIRAUD PECH SARDA COSTES LACOMBE RAYNAL PUECH OLIVE LAFON LAVAL LECA BARTOLI MONDOLONI SANTONI NICOLAI MATTEI LUCIANI COLOMBANI AGOSTINI ORSINI LAGARDE LABROUSSE MAGNE SERRA PUIG PONS MAS GRAU ABADIE CASTEX DEJEAN LAFFONT BORDES PERES LACOSTE LAFFARGUE DUPRAT LASSERRE DUBOURG CASTAING LAPORTE DUBOS LABAT COMBES PAGES CABROL DUPOUY LAFITTE LABORDE LAFARGUE TASTET DELPECH COUDERC CASSAN LABORIE MAURY LABADIE DUCASSE RIVIERE LAMOTHE LAMARQUE MARY VERDIER ETCHEVERRY CAZENAVE BORDENAVE LOUSTAU CLAVERIE FOURCADE CARRERE BARRERE SOULE CAZAUX CALVET GUISSET RIBES VERGES BATLLE ROUANET ALBERT VIGIUIER BARTHES VIALA LARROQUE GARRIGUES SOULIE MIQUEL CAVAILLE BARRIERE
    (Mon patronyme personnel se retrouve aussi dans ce cluster 6, je l'avais inclus dans la recherche par curiosité, mais je l'ai retiré de la liste ci-dessus, ceci biaise très légèrement l'échantillon)

    Cluster 7 : "Germanique"

    Patronymes compris
     
    MEYER MULLER SCHMITT KLEIN JACOBS WEBER WAGNER HOFFMANN SCHMITZ KOCH KRAMER LANG HARTMANN GROSS SCHERER BRAUN BACKES LAUER MAIER MAYER HUBER BECK FRANK MEIER SCHNEIDER GERBER KELLER FISCHER SCHAUB STEINER FREY SUTTER ROTH MOSER BRUNNER ALLEMANN BADER BECKER JUNG SCHMIDT BAUER WALTER ZIMMERMANN FUCHS WEISS PETER BAUMANN


    Cluster 8 : "Ibère"
    Pas de carte pour celui-ci, tous les départements y sont en rouge, très légère présence aux pieds des pyrénées et sur le pourtour méditerranéen entre 1891-1915
    Patronymes compris
     
    MARTI GARCIA GONZALEZ FERNANDEZ RODRIGUEZ PEREZ MARTINEZ LOPEZ SANCHEZ ECHEVERRIA GIL GRACIA GIMENEZ MARIN FERRER TORRES VILA SOLER ROCA FONT ROS



    Enfin : le pourcentage de patronymes appartenant à chaque clusters par département et région limitrophe.
     
    CLUS0 CLUS1 CLUS2 CLUS3 CLUS4 CLUS5 CLUS6 CLUS7 CLUS8
    AIN 14.9% 0.2% 36.9% 39.0% 5.6% 1.3% 1.3% 0.6% 0.2%
    AISNE 21.6% 0.1% 11.6% 17.4% 45.1% 1.8% 1.3% 0.8% 0.2%
    ALLIER 23.4% 0.0% 37.2% 24.2% 6.8% 3.6% 4.4% 0.4% 0.0%
    AHP 7.4% 0.6% 78.0% 5.1% 0.8% 2.7% 5.2% 0.1% 0.1%
    HAUTES-ALPES 10.6% 0.3% 73.8% 6.0% 0.7% 3.2% 3.5% 1.2% 0.7%
    ALPES-MARIT 6.9% 24.1% 45.0% 7.8% 1.7% 3.2% 9.5% 1.3% 0.5%
    ARDECHE 6.7% 0.1% 73.0% 5.9% 2.6% 2.9% 8.7% 0.1% 0.1%
    ARDENNES 21.0% 0.1% 12.7% 33.1% 26.0% 3.0% 1.9% 2.1% 0.1%
    ARIEGE 3.5% 0.2% 14.8% 2.3% 2.7% 0.2% 75.4% 0.1% 0.8%
    AUBE 22.1% 0.2% 19.5% 34.7% 14.4% 3.0% 1.8% 4.1% 0.2%
    AUDE 4.0% 0.2% 27.0% 2.6% 2.2% 2.0% 59.8% 0.1% 2.1%
    AVEYRON 2.6% 0.1% 27.9% 2.5% 1.5% 1.3% 63.7% 0.1% 0.3%
    BDR 9.2% 5.4% 57.5% 8.3% 2.7% 2.5% 12.3% 0.7% 1.4%
    CALVADOS 25.5% 0.0% 11.7% 9.1% 46.6% 4.1% 2.3% 0.3% 0.2%
    CANTAL 5.9% 0.0% 50.6% 5.3% 2.7% 1.9% 33.4% 0.1% 0.0%
    CHARENTE 29.5% 0.0% 40.0% 11.5% 7.1% 3.1% 8.6% 0.1% 0.1%
    CHARENTEM 44.1% 0.1% 30.2% 11.9% 4.7% 3.7% 4.9% 0.4% 0.1%
    CHER 40.0% 0.0% 19.9% 23.2% 11.4% 2.3% 2.8% 0.3% 0.1%
    CORREZE 7.8% 0.0% 49.7% 6.2% 5.6% 1.0% 29.4% 0.1% 0.2%
    CORSE-DU-SUD 0.7% 9.9% 2.3% 1.0% 1.0% 0.2% 84.2% 0.2% 0.4%
    HAUTE-CORSE 0.8% 13.5% 2.8% 1.4% 0.6% 0.3% 80.5% 0.1% 0.1%
    CDO 26.2% 0.2% 21.4% 35.6% 10.0% 2.6% 1.9% 1.7% 0.3%
    CDA 22.8% 0.1% 11.4% 12.6% 5.6% 46.5% 0.8% 0.0% 0.1%
    CREUSE 23.9% 0.0% 36.0% 19.9% 12.0% 2.8% 5.2% 0.2% 0.1%
    DORDOGNE 11.3% 0.2% 44.9% 6.7% 5.8% 1.9% 28.9% 0.1% 0.2%
    DOUBS 14.4% 0.3% 18.0% 54.2% 5.9% 1.9% 1.2% 4.0% 0.1%
    DROME 11.5% 0.2% 68.4% 10.9% 1.8% 3.0% 3.2% 0.5% 0.5%
    EURE 28.4% 0.1% 11.4% 11.4% 41.5% 4.4% 2.0% 0.7% 0.0%
    EEL 48.3% 0.0% 14.8% 11.5% 19.2% 3.6% 1.9% 0.4% 0.2%
    FINISTERE 11.1% 0.2% 9.5% 12.6% 2.0% 62.9% 1.6% 0.2% 0.1%
    GARD 7.9% 0.2% 62.4% 5.4% 4.2% 2.9% 16.1% 0.2% 0.6%
    HAUTE-GARONNE 5.3% 0.1% 25.4% 3.8% 3.6% 1.0% 59.4% 0.3% 1.1%
    GERS 6.5% 0.2% 14.3% 2.5% 2.9% 0.7% 71.9% 0.1% 1.0%
    GIRONDE 16.8% 0.2% 30.5% 8.2% 5.8% 2.1% 34.6% 0.5% 1.2%
    HERAULT 5.1% 0.6% 39.2% 3.5% 2.7% 1.8% 44.9% 0.3% 1.8%
    IEV 42.8% 0.0% 13.0% 17.9% 14.0% 10.7% 1.5% 0.1% 0.1%
    INDRE 47.9% 0.0% 20.0% 21.1% 6.2% 2.7% 1.9% 0.2% 0.1%
    IEL 57.6% 0.1% 15.5% 11.4% 9.2% 2.8% 2.8% 0.3% 0.3%
    ISERE 13.7% 0.4% 58.5% 20.2% 2.8% 1.6% 1.9% 0.6% 0.3%
    JURA 17.1% 0.1% 30.5% 44.6% 4.5% 1.4% 0.9% 0.7% 0.1%
    LANDES 2.8% 0.1% 7.6% 1.7% 3.0% 0.3% 83.9% 0.1% 0.5%
    LEC 55.4% 0.0% 13.9% 12.7% 12.5% 3.0% 2.1% 0.3% 0.1%
    LOIRE 14.1% 0.1% 55.7% 18.8% 3.6% 2.0% 4.6% 0.8% 0.3%
    HLOIRE 8.2% 0.0% 70.8% 9.4% 2.4% 2.1% 6.8% 0.3% 0.0%
    LOIREAT 49.1% 0.0% 16.0% 11.0% 8.8% 12.9% 1.8% 0.2% 0.1%
    LOIRET 46.5% 0.0% 17.9% 16.6% 14.0% 2.3% 2.1% 0.4% 0.1%
    LOT 4.9% 0.1% 22.4% 3.0% 1.8% 0.8% 66.8% 0.1% 0.1%
    LOTETGA 9.6% 0.2% 24.0% 6.2% 3.5% 1.3% 54.1% 0.2% 0.9%
    LOZERE 5.7% 0.0% 69.3% 2.8% 2.2% 0.9% 18.9% 0.1% 0.0%
    MAINE-LOIRE 58.5% 0.0% 16.0% 9.5% 8.6% 4.6% 2.3% 0.2% 0.1%
    MANCHE 25.9% 0.0% 11.6% 11.1% 44.0% 5.3% 1.7% 0.3% 0.1%
    MARNE 21.6% 0.1% 16.0% 31.3% 23.0% 2.6% 1.8% 3.5% 0.1%
    HMARNE 16.5% 0.1% 19.4% 45.1% 11.2% 2.9% 1.4% 3.3% 0.1%
    MAYENNE 58.1% 0.0% 11.6% 12.3% 13.5% 2.7% 1.6% 0.1% 0.1%
    MEURTHE 10.6% 0.6% 16.3% 44.7% 11.8% 3.3% 1.5% 10.9% 0.3%
    MEUSE 12.6% 0.2% 15.0% 46.6% 15.2% 4.1% 1.9% 4.3% 0.0%
    MORBIHAN 19.4% 0.2% 11.3% 14.9% 4.1% 48.5% 1.1% 0.2% 0.1%
    MOSELLE 3.9% 0.4% 7.2% 22.3% 4.3% 2.2% 0.9% 58.7% 0.0%
    NIEVRE 29.6% 0.0% 22.5% 32.3% 9.9% 3.0% 2.1% 0.5% 0.1%
    NORD 15.5% 0.1% 9.5% 12.0% 58.5% 1.8% 1.3% 1.2% 0.2%
    OISE 19.6% 0.0% 11.2% 14.9% 48.6% 2.5% 1.7% 1.0% 0.3%
    ORNE 46.4% 0.0% 11.8% 12.1% 22.8% 3.4% 3.1% 0.3% 0.1%
    PDC 11.3% 0.0% 9.5% 12.7% 63.0% 2.1% 0.8% 0.4% 0.1%
    PDD 13.0% 0.0% 60.8% 11.6% 4.2% 1.5% 8.5% 0.2% 0.1%
    PYRAT 4.3% 0.1% 9.2% 3.1% 2.6% 0.6% 71.1% 0.4% 8.5%
    HPYR 3.9% 0.2% 9.6% 2.6% 4.1% 0.6% 76.6% 0.2% 2.1%
    PYROR 4.8% 0.5% 15.5% 3.2% 1.4% 1.9% 64.0% 0.1% 8.8%
    BRHIN 1.3% 0.0% 4.6% 16.6% 1.0% 1.0% 0.6% 74.8% 0.0%
    HRHIN 2.6% 0.2% 6.3% 14.4% 0.9% 0.8% 0.4% 74.2% 0.0%
    RHONE 14.9% 0.4% 47.8% 23.3% 5.0% 2.5% 4.0% 1.5% 0.5%
    HSAONE 13.0% 0.1% 18.0% 55.6% 7.2% 2.4% 1.2% 2.2% 0.1%
    SAO-LOIRE 21.7% 0.1% 26.5% 37.3% 9.5% 2.7% 1.6% 0.4% 0.2%
    SARTHE 58.5% 0.1% 11.3% 11.8% 13.6% 2.7% 1.6% 0.3% 0.0%
    SAVOIE 13.1% 0.7% 51.9% 25.8% 4.0% 2.2% 1.5% 0.2% 0.6%
    HSAVOIE 12.1% 0.7% 45.5% 30.0% 8.1% 1.1% 1.5% 0.8% 0.3%
    PARIS 24.2% 0.4% 21.2% 20.4% 17.3% 3.9% 7.1% 5.1% 0.4%
    SEINEMAR 22.1% 0.0% 10.3% 11.4% 49.8% 3.9% 1.5% 0.9% 0.2%
    SEINEMARN 30.8% 0.1% 17.6% 23.4% 20.8% 2.8% 2.9% 1.3% 0.3%
    YVELINES 31.9% 0.0% 16.3% 15.9% 24.1% 6.5% 3.4% 1.8% 0.1%
    2SEVRES 60.9% 0.0% 21.3% 8.6% 4.3% 2.5% 2.2% 0.2% 0.0%
    SOMME 15.1% 0.0% 9.5% 12.7% 59.0% 1.3% 1.8% 0.5% 0.1%
    TARN 1.7% 0.0% 28.7% 2.0% 1.3% 1.6% 63.9% 0.1% 0.7%
    TARNGAR 4.1% 0.1% 25.3% 2.3% 2.8% 1.1% 63.5% 0.3% 0.5%
    VAR 8.8% 9.0% 55.0% 7.7% 1.9% 3.7% 12.3% 0.5% 1.0%
    VAUCLUSE 11.1% 0.4% 67.5% 9.0% 2.0% 2.6% 6.4% 0.5% 0.5%
    VENDEE 62.2% 0.0% 20.0% 8.9% 3.8% 3.1% 1.9% 0.1% 0.0%
    VIENNE 49.0% 0.0% 24.4% 13.7% 6.5% 2.8% 3.1% 0.2% 0.2%
    HVIENNE 19.7% 0.0% 51.8% 8.3% 6.4% 3.4% 10.1% 0.1% 0.1%
    VOSGES 9.4% 0.2% 18.1% 54.6% 7.7% 4.3% 1.2% 4.4% 0.2%
    YONNE 37.5% 0.0% 20.8% 25.4% 11.7% 2.0% 1.8% 0.7% 0.1%
    BELFORT 11.7% 0.4% 10.3% 42.8% 7.0% 2.1% 1.5% 23.8% 0.4%
    ESSONNE 37.1% 0.1% 18.4% 16.3% 20.1% 2.9% 3.2% 1.7% 0.1%
    HDS 26.9% 0.6% 20.2% 19.0% 18.9% 4.4% 5.6% 4.1% 0.4%
    SSD 23.6% 0.5% 17.7% 21.2% 20.9% 4.4% 4.7% 6.4% 0.5%
    VDM 26.4% 0.5% 21.1% 20.9% 17.9% 3.4% 5.8% 3.7% 0.4%
    VDO 26.9% 0.1% 13.2% 17.7% 32.5% 4.7% 2.8% 1.8% 0.4%
    VLAAMS 5.7% 0.4% 4.9% 8.8% 61.7% 1.9% 1.3% 12.6% 2.5%
    WALLON 13.0% 0.9% 13.3% 25.3% 38.0% 2.6% 1.3% 4.0% 1.5%
    LUXEMBOURG 2.8% 0.9% 6.5% 26.7% 5.1% 1.6% 1.2% 53.5% 1.6%
    PALATINAT 0.6% 0.1% 2.1% 3.5% 0.3% 1.0% 0.4% 91.9% 0.1%
    SAARLAND 0.6% 0.1% 2.7% 4.7% 0.7% 0.5% 0.5% 90.1% 0.1%
    BADEN 0.5% 0.1% 1.7% 2.6% 0.1% 0.4% 0.6% 93.6% 0.3%
    BASEL 2.6% 1.2% 4.9% 7.6% 1.1% 0.6% 1.2% 75.5% 5.3%
    BASEL LAND 1.0% 1.0% 3.6% 5.2% 0.4% 0.2% 0.5% 85.5% 2.5%
    SOLOTHURN 1.1% 0.8% 1.6% 4.6% 0.3% 0.1% 0.5% 86.2% 4.8%
    JURA 15.6% 0.6% 4.3% 47.7% 4.0% 0.5% 0.2% 24.5% 2.5%
    NEUCHATEL 7.0% 0.9% 15.1% 44.9% 5.2% 0.3% 1.2% 21.4% 3.9%
    VAUD 7.3% 1.5% 21.9% 36.9% 5.0% 0.9% 1.1% 19.1% 6.4%
    VALAIS 5.5% 1.0% 38.5% 24.0% 2.7% 0.7% 1.7% 23.8% 2.1%
    AOSTA 5.4% 9.1% 22.8% 57.4% 2.3% 1.5% 1.2% 0.1% 0.3%
    PIEDMONT 0.9% 86.6% 3.9% 1.1% 0.3% 0.1% 5.7% 0.2% 1.2%
    LIGURIA 0.5% 90.9% 0.5% 0.1% 0.3% 0.0% 5.9% 0.3% 1.3%
    BASQUE 0.3% 0.6% 7.4% 0.4% 0.0% 0.5% 0.8% 0.1% 89.9%
    NAVARRE 0.3% 0.5% 4.5% 0.7% 0.1% 0.4% 1.2% 0.1% 92.2%
    ARAGON 0.9% 0.4% 6.5% 0.8% 0.0% 0.4% 2.9% 0.1% 87.8%
    CATALONIA 0.6% 1.1% 4.4% 0.7% 0.2% 0.5% 9.2% 0.3% 83.0%
    ANDORRA 0.7% 1.1% 4.8% 1.2% 0.2% 0.5% 12.7% 0.2% 78.7%
    QUEBEC 46.0% 0.2% 19.3% 12.3% 17.8% 0.8% 1.9% 0.8% 1.0%


    J'ai par la suite aussi créé une matrice de distances euclidiennes entre chaque département où cette fois j'ai utilisé z-scores avec les patronymes comme des dimension individuelles (656 dimensions), ça m'a permis de produire d'autre cartes présentant les similarités entre les départements, je les posterai plus tard.

    En attendant, il est évident que ma méthodologie présente des failles :
    -les données geopatronyme et forebears ne représentent pas les mêmes époques et j'ai du utiliser un peu de fudge factor pour que les proportions dans les populations soient comparables entre les deux populations
    -étant donné que chaque département a donné 5 patronymes (+3 par région +5 par région limitrophe), il y a une plus forte proportion de patronymes venant de zones peu peuplées dans mon échantillonage, cependant je ne pense pas que l'étude en souffre trop.
    -l'outil de K-clustering que j'ai utilisé est très limité

    Je suis ouvert à toutes suggestions pour améliorer cette petite étude amateure. Ceci étant dit, j'espère que vous y trouverez quelqu'intérêt.
    Last edited by loxias; 05-01-2021 at 11:07 AM.

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  3. #2
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    French
    Y-DNA (P)
    G2a
    mtDNA (M)
    H1j
    Y-DNA (M)
    R1b-U106
    mtDNA (P)
    N1b2

    France
    Je ne propose pas trop d’interprétation pour l’instant, je pense que les résultats parlent d’eux-même.
    Cependant à l’avenir, si je trouve un moyen d’automatiser ce processus, il serait intéressant de l’appliquer aux cohortes suivantes pour observer les migrations inter régionales

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     Arnfried (05-01-2021),  ffoucart (05-02-2021),  JMcB (05-01-2021)

  5. #3
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    French
    Y-DNA (P)
    E-V22
    mtDNA (M)
    H4a1a

    France Lyon Switzerland Chile France Bourgogne
    Beau travail, et belle persévérance pour traiter un tel nombre de données ! Ça a le mérite d'innover.
    Je m'attendais à retrouver mon patronyme dans un de ces clusters onomastiques, mais je ne l'ai pas vu. Peut-être est il moins courant que je l'imaginais.
    Last edited by Arnfried; 05-01-2021 at 11:40 AM.
    G25
    Barcin 48.2; Yamnaya 41.2; WHG 9.4; LapaDoSanto 1.2

    K36 nMonte3
    1 Rheinland-Pfalz 1.17
    2 Baden-Wurttemberg 1.22
    3 Swiss_German 1.22
    4 Saarland 1.23
    5 Tirol 1.24
    6 Ile-de-France 1.26
    7 FR_Swiss 1.27
    8 Alsace 1.31

    Oracles
    FR_Savoie+FR_Savoie+Ukraine_Bukovina+South_Dutch 5,600388
    FR_Savoie+FR_Savoie+Ukraine_Bukovina+Norway_south-east 5,625698

    67% DE_Rheinland-Pfalz + 33% FR_Savoie
    62.7% FR_Normandy + 37.3% IT_Lombardia
    73% DE_Saarland + 27% IT_Lombardia

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  7. #4
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    R1b-U106
    mtDNA (P)
    N1b2

    France
    Quote Originally Posted by Arnfried View Post
    Beau travail, et belle persévérance pour traiter un tel nombre de données ! Ça a le mérite d'innover.
    Je m'attendais à retrouver mon patronyme dans un de ces clusters onomastiques, mais je ne l'ai pas vu. Peut-être est il moins courant que je l'imaginais.
    Si on me donne le nombre de naissance par département entre 1891-1915 je peux voir de quel centroïde il se rapproche le plus et donc à quel cluster il appartient le plus probablement.

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     ffoucart (05-02-2021),  JMcB (05-01-2021)

  9. #5
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    R-BY145002 (DF13+)
    mtDNA (M)
    U4c1a

    France France Bretagne
    Mon nom fait parti du cluster "Breizh".
    Même si mon nom vient d'un prénom pas forcément breton, il a du être très populaire en Bretagne avant l'établissement des noms de famille.

    Sinon, j'ai beaucoup de noms d'ancêtre dans le cluster "Ouest-Loire".
    J'ai mis une étoile pour les noms de mes ancêtres:
    MOREAU *
    ROUSSEAU
    ROY
    RICHARD*
    DAVID *
    GAUTIER*
    GUERIN*
    BRUNET
    TEXIER*
    CHARPENTIER
    MEUNIER
    HUBERT*
    RENARD
    DENIS
    GARNIER
    ROBIN
    GIRARD*
    BISSON
    MASSE
    BOUYER*
    MENARD
    FLEURY
    LEGER
    GIRAULT
    ROGER
    GUILLOT
    LECOMTE*
    MARCHAND
    PELLETIER
    POIRIER *
    BESNARD
    TREMBLAY
    GAGNON
    MORIN*
    RENAULT*
    LEFEUVRE*
    LEBRETON*
    LERAY
    BLANCHET*
    BONNIN
    BRAULT*
    BODIN
    ARNAULT
    DELAUNAY*
    BRETON*
    DENIAU
    AUGER
    CHESNEAU
    BOUCHER
    CHEVALIER*
    GUILLET
    MOYON
    TESSIER
    GUILBAUD
    LOISEAU
    FOUCHER*
    MERCIER
    PICARD
    DUPRE
    PINEAU
    RAIMBAULT*
    OGER *
    BELLANGER
    PASQUIER
    LEBLANC
    BRUNEAU*
    POTTIER*
    LANDAIS
    LAUNAY
    GOUGEON*
    HUET*
    LEPRINCE
    BARRE
    PAPIN
    BOULAY
    BLIN*
    BOUTTIER
    ESNAULT*
    DESCHAMPS
    BLANCHARD*
    BENOIST*
    THIBAULT
    GERVAIS
    CHARTIER
    PROUST
    BONNEAU
    MORISSET
    BROSSARD*
    BILLY
    CHARRIER
    MARTINEAU
    VRIGNAUD
    GABORIT
    BURGAUD
    GUILLON
    BOUTIN
    JOYEUX
    LEBEAU
    COURTOIS
    BOURGOIN
    PERREAU
    CHEVALLIER*
    BARON*
    LEGENDRE
    PAVARD
    CHAUVIN*
    LAMY
    PARIS
    GILBERT
    RIGAULT
    Y haplogroup: R1b: L21 --> DF13 --> BY145002
    The oldest L21 known are I2457 et I2565 from Stonehenge (Beaker Culture, 2400-1900 BC)

    MTDNA: U4c1
    The oldest U4c1 known are "poz224", Yamnaya culture (2882-2698 BC), and 2 Bell-Beaker in Germany (Karsdorf, 2314-2042 BC)

    Paternal MTDNA: K1b2b
    The oldest K1b2 are Eastern European Mesolithic: Kunda Donkalnis5 (Lithuania), 6000 BC and Meso-Ene Lepenski Vir Lepe28 in Serbia, 5900 BC.
    The oldest K1b2b is Alt-3, Corded-Ware Germany (2500 BC)

  10. The Following 4 Users Say Thank You to Tolan For This Useful Post:

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  11. #6
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    France Lyon Switzerland Chile France Bourgogne
    Quote Originally Posted by loxias View Post
    Si on me donne le nombre de naissance par département entre 1891-1915 je peux voir de quel centroïde il se rapproche le plus et donc à quel cluster il appartient le plus probablement.
    Selon divers sites mon patronyme ( Fremont) est assez courant en Normandie et en Picardie.
    Si tu peux jeter un coup d'œil à l'occaz'...
    G25
    Barcin 48.2; Yamnaya 41.2; WHG 9.4; LapaDoSanto 1.2

    K36 nMonte3
    1 Rheinland-Pfalz 1.17
    2 Baden-Wurttemberg 1.22
    3 Swiss_German 1.22
    4 Saarland 1.23
    5 Tirol 1.24
    6 Ile-de-France 1.26
    7 FR_Swiss 1.27
    8 Alsace 1.31

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    FR_Savoie+FR_Savoie+Ukraine_Bukovina+South_Dutch 5,600388
    FR_Savoie+FR_Savoie+Ukraine_Bukovina+Norway_south-east 5,625698

    67% DE_Rheinland-Pfalz + 33% FR_Savoie
    62.7% FR_Normandy + 37.3% IT_Lombardia
    73% DE_Saarland + 27% IT_Lombardia

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     JMcB (05-01-2021)

  13. #7
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    Normandie Orkney Netherlands Friesland East Frisia Finland
    Quote Originally Posted by Arnfried View Post
    Selon divers sites mon patronyme ( Fremont) est assez courant en Normandie et en Picardie.
    Si tu peux jeter un coup d'œil à l'occaz'...
    "Fremont" est relativement courant dans le 76, je connais d'ailleurs une famille d'agriculteurs qui porte ce patronyme. Le problème est ici celui des très nombreux anciens prénoms germaniques, qui ont donné naissance un peu partout à des patronymes, de sorte qu'il est très aventureux de rechercher une région d'origine. Compare la carte sur geopatronyme de "Fremont" avec celles par exemple de "Auzou" ou "Thouroude", qui eux dérivent d'anciens prénoms spécifiquement scandinaves, et tu verras la différence. Je m'étais jadis un peu intéressé au cas de "Néel", qui apparaît dans l'arbre généalogique de ma grand-mère maternelle, et avais été surpris de trouver un "nid" de Néel dans la Loire (42), ce qui semblait peu cohérent avec une origine iro-norvégienne et une source dans la Manche. Wikipedia relève le cas, et évoque la possibilité d'un télescopage avec un nom commun "nielle" (une technique d'orfèvrerie et, plus sûrement ici, une plante commune aux régions de cultures céréalières). Comme quoi rien n'est évident, comme le savent bien nos geeks généalogistes. En tout cas, Loxias a eu une riche idée, c'est un topic vraiment prometteur. Accessoirement (mais ce n'est pas du tout accessoire), il suffit de jouer une heure ou deux avec geopatronyme pour comprendre à quel point on se trompe quand on défend, comme Tomenable naguères, l'idée d'un brassage généralisé des régions de notre pays. Comme quoi aussi on n'est ici pas très loin de la génétique.
    En North alom, de North venom
    En North fum naiz, en North manom

    (Roman de Rou, Wace, 1160-1170)

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  15. #8
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    Fremont, a vue de nez pourrait tomber soit dans le cluster Nordmand, soit dans le cluster Ouest-Loire. J’irai tester ça tout à l’heure.
    Le processus que j’ai utilisé pourrait être appliqué à une échelle intra-régionale voir intra-départementale, seulement geopatronyme ne donne pas les nombres de naissances par communes, il indique seulement si le nom a été donné dans la commune.

    Les distinctions inter-régionales sont de taille, certains départements en particulier ont des profils assez uniques, même dans des coins centraux (Creuse et Indre par exemple). Vous le verrez quand je vais poster les cartes de distances inter-départementales sous peu.
    Last edited by loxias; 05-01-2021 at 05:13 PM.

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  17. #9
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    Normandie Orkney Netherlands Friesland East Frisia Finland
    je vais poster les cartes de distances inter-départementales sous peu
    Je suis très curieux de ça.
    En North alom, de North venom
    En North fum naiz, en North manom

    (Roman de Rou, Wace, 1160-1170)

  18. #10
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    Quote Originally Posted by anglesqueville View Post
    "Fremont" est relativement courant dans le 76, je connais d'ailleurs une famille d'agriculteurs qui porte ce patronyme. Le problème est ici celui des très nombreux anciens prénoms germaniques, qui ont donné naissance un peu partout à des patronymes, de sorte qu'il est très aventureux de rechercher une région d'origine. Compare la carte sur geopatronyme de "Fremont" avec celles par exemple de "Auzou" ou "Thouroude", qui eux dérivent d'anciens prénoms spécifiquement scandinaves, et tu verras la différence. Je m'étais jadis un peu intéressé au cas de "Néel", qui apparaît dans l'arbre généalogique de ma grand-mère maternelle, et avais été surpris de trouver un "nid" de Néel dans la Loire (42), ce qui semblait peu cohérent avec une origine iro-norvégienne et une source dans la Manche. Wikipedia relève le cas, et évoque la possibilité d'un télescopage avec un nom commun "nielle" (une technique d'orfèvrerie et, plus sûrement ici, une plante commune aux régions de cultures céréalières). Comme quoi rien n'est évident, comme le savent bien nos geeks généalogistes. En tout cas, Loxias a eu une riche idée, c'est un topic vraiment prometteur. Accessoirement (mais ce n'est pas du tout accessoire), il suffit de jouer une heure ou deux avec geopatronyme pour comprendre à quel point on se trompe quand on défend, comme Tomenable naguères, l'idée d'un brassage généralisé des régions de notre pays. Comme quoi aussi on n'est ici pas très loin de la génétique.
    Exactement, et il ne s'agit pas dans mon cas d'un patronyme que l'on peut relier à une "origine" nordique ou en tout cas germanique ( voir mon haplogroupe Y ). D'ailleurs on retrouve aussi ce nom en Loire-Atlantique et en région parisienne de longue date, mes ancêtres Fremont étant tous de Montreuil depuis les années 1700 (je perd leurs traces à ce moment là).
    D'ailleurs Angles, ça m'avait marqué lors d'un séjour en Normandie, le gars qui m'avait loué la maison m'avait demandé si j'étais normand car "la moitié de mon village porte le même nom que vous".
    Les prénoms germaniques étaient à la mode au Moyen-Âge, et à la manière des prénoms tendance aujourd'hui (Enzo, Killian, Kevin ou Matteo par exemple), ils ne reflétaient pas nécessairement une origine précise ou proche. D'où leurs fréquences lors de la création des patronymes.
    N'empêche que le sujet est vraiment intéressant !
    G25
    Barcin 48.2; Yamnaya 41.2; WHG 9.4; LapaDoSanto 1.2

    K36 nMonte3
    1 Rheinland-Pfalz 1.17
    2 Baden-Wurttemberg 1.22
    3 Swiss_German 1.22
    4 Saarland 1.23
    5 Tirol 1.24
    6 Ile-de-France 1.26
    7 FR_Swiss 1.27
    8 Alsace 1.31

    Oracles
    FR_Savoie+FR_Savoie+Ukraine_Bukovina+South_Dutch 5,600388
    FR_Savoie+FR_Savoie+Ukraine_Bukovina+Norway_south-east 5,625698

    67% DE_Rheinland-Pfalz + 33% FR_Savoie
    62.7% FR_Normandy + 37.3% IT_Lombardia
    73% DE_Saarland + 27% IT_Lombardia

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     anglesqueville (05-01-2021),  ffoucart (05-02-2021),  JMcB (05-01-2021)

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