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

  1. #11
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    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 se retrouve dans le cluster Nordmand.

    Avnt de poster les cartes des distances pour chaque départements (j'en ai déjà fait une quarantaine), voici une carte qui montre la distance moyenne de chaque département aux autres. Plus la couleur tire vers le rouge plus le département est distant des autres en moyenne, et donc plus son profil patronymique est divergent. On note que les départements qui comptent de grands centres urbains sont généralement moins distants et divergents (à quelques exceptions près).



    (PS: En fait c'est plus la Haute-Vienne et le Loir-et-Cher qui sont divergents, et non la Creuse et l'Indre)

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

  3. #12
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    Quote Originally Posted by loxias View Post
    Fremont se retrouve dans le cluster Nordmand.

    Avnt de poster les cartes des distances pour chaque départements (j'en ai déjà fait une quarantaine), voici une carte qui montre la distance moyenne de chaque département aux autres. Plus la couleur tire vers le rouge plus le département est distant des autres en moyenne, et donc plus son profil patronymique est divergent. On note que les départements qui comptent de grands centres urbains sont généralement moins distants et divergents (à quelques exceptions près).



    (PS: En fait c'est plus la Haute-Vienne et le Loir-et-Cher qui sont divergents, et non la Creuse et l'Indre)
    Bravo pour cette initiative c'est vraiment très intéressant. La carte par départements traduit à mon sens l'isolement relatif de certains départements par rapport au reste de la France. Ainsi, les départements aux bordures (frontières et littoraux) sont plus distants des autres départements. Certains départements éloignés des bordures apparaissent spécifiques du fait des barrières naturelles comme en Auvergne par exemple. A contrario comme tu le dis, les départements abritant des metropoles comme la Gironde sont peu spécifiques. Pour valider cette hypothèse de corrélation entre distance "patronymique" et distance au "centre", ça serait intéressant de faire une carte des résidus de la droite de régression distance au centre / distance patronymique. Preneur des données pour le tester si ça t'intéresse.

    Autrement, dommage qu'on ne dispose pas encore suffisamment d'échantillons génétiques par régions ppmour en tirer des conclusions solides mais ce serait intéressant de regarder de croiser ça
    Last edited by xerxez; 05-02-2021 at 08:20 AM.

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     Arnfried (05-02-2021)

  5. #13
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    Je suis aussi preneur de la matrice de distances. Je pense qu'UMAP pourrait faire un boulot intéressant dans ce contexte. Je crois aussi que nous pourrions glisser des patronymes qui pourraient jouer le rôle d'AIMs, des "ancestry informative surnames". Par exemple des noms purement scandinaves ( Anquetil, Auzou, Thouroude, Turgot, etc) pour la Normandie, celtiques pour la Bretagne, flamands pour le Nord, etc.
    En North alom, de North venom
    En North fum naiz, en North manom

    (Roman de Rou, Wace, 1160-1170)

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     xerxez (05-02-2021)

  7. #14
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    Quote Originally Posted by anglesqueville View Post
    Je suis aussi preneur de la matrice de distances. Je pense qu'UMAP pourrait faire un boulot intéressant dans ce contexte. Je crois aussi que nous pourrions glisser des patronymes qui pourraient jouer le rôle d'AIMs, des "ancestry informative surnames". Par exemple des noms purement scandinaves ( Anquetil, Auzou, Thouroude, Turgot, etc) pour la Normandie, celtiques pour la Bretagne, flamands pour le Nord, etc.
    J'ai un fichier CSV avec la matrice de distances interdépartementales, je ne sais juste pas trop où l'héberger.
    Finalement certains patronymes ont déjà une forte valeur d'AIM pour la Normandie à l'échelle nationale, de même pour la Bretagne. Pour les Flandres, il y a 6 patronymes flamands dans l'étude en tout. Par contre, je pense que si on réplique cette étude à l'échelle d'une région avec des unités plus petites que les départements, alors ces patronymes très spécifiques vont devenir très intéressant (je suppose qu'on verrait les zones cotières se distinguer en Normandie par example).

    En attendant, voici 10 premiers départements.
    Comme vous l'imaginez bien, si j'avais fait des cartes à base de distance pure, on aurait retrouvé des variations très prévisibles sur la carte des distances moyennes. Donc au lieu de faire des cartes de distances pures, j'ai fait des carte des z-score du département dans les autres départements.
    Par exemple pour cette première carte de l'Ain, la couleur que l'on voit en Savoie indique le z-score de l'Ain pour la Savoie par rapport à tous les autres départements. Ainsi plutôt que la distance, ce que l'on voit, c'est la proximité relative.











    On notera le fait, dans les cas de départements très divergents comme les Alpes-Maritimes par exemple, qu'ils ont une plus grande proximité relative aux autres départements très divergents (l'Alsace par exemple). Cependant celà n'indique pas une similarité accrue entre ces départements, mais simplement une distance moins notable relative aux autres départements (on y trouve par ailleurs toujours des z-scores très négatifs).
    Last edited by loxias; 05-02-2021 at 08:40 AM.

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  9. #15
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    Quote Originally Posted by xerxez View Post
    Bravo pour cette initiative c'est vraiment très intéressant. La carte par départements traduit à mon sens l'isolement relatif de certains départements par rapport au reste de la France. Ainsi, les départements aux bordures (frontières et littoraux) sont plus distants des autres départements. Certains départements éloignés des bordures apparaissent spécifiques du fait des barrières naturelles comme en Auvergne par exemple. A contrario comme tu le dis, les départements abritant des metropoles comme la Gironde sont peu spécifiques. Pour valider cette hypothèse de corrélation entre distance "patronymique" et distance au "centre", ça serait intéressant de faire une carte des résidus de la droite de régression distance au centre / distance patronymique. Preneur des données pour le tester si ça t'intéresse.

    Autrement, dommage qu'on ne dispose pas encore suffisamment d'échantillons génétiques par régions ppmour en tirer des conclusions solides mais ce serait intéressant de regarder de croiser ça
    On peut lire cela d'une autre manière:
    Les départements de bordure ont des noms spécifiques à cause de leur langue (bretonne en Bretagne, germanique en Alsace-Moselle).
    Cela n'aurait rien à voir avec un isolement.

    De même, des départements peuvent avoir des noms similaires, non pas à cause de migration, mais à cause d'une langue commune avec des prénoms au Xème siècle similaires donnant des noms de famille similaire.

    Je ne sais pas quel était exactement le but de Loxias.
    J'ai quand même l'impression que ces cartes sont plus des cartes linguistiques que des cartes de migrations potentielles.
    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)

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  11. #16
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    Quote Originally Posted by Tolan View Post
    On peut lire cela d'une autre manière:
    Les départements de bordure ont des noms spécifiques à cause de leur langue (bretonne en Bretagne, germanique en Alsace-Moselle).
    Cela n'aurait rien à voir avec un isolement.

    De même, des départements peuvent avoir des noms similaires, non pas à cause de migration, mais à cause d'une langue commune avec des prénoms au Xème siècle similaires donnant des noms de famille similaire.
    Le terme important ici est similaire, mais souvent des petites différences orthographiques distinguent les régions (cas des noms qui finissent en AULT dans le Nord-Ouest, OT dans le Nord-Est, AUD dans le Centre et la vallée du Rhône).
    Je ne pense pas qu'on puisse parler de migrations à grande échelle non plus, à part pour les départements qui comportent de grands centre urbains (Paris et sa petite couronne, Haute-Garonne, Gironde, Rhône et Bouches-du-Rhône en particulier) ou il y a une bien plus grande variété de noms originaires d'autres régions. On peut aussi voir des noms "allemands" en petite quantité dans plusieurs départements de Champagne-Ardenne qui indique une migration possible.
    Cependant, ce que l'on retrouve plus sont des similarités de voisinnage, mais aussi des lignes de discontinuité, qui, en effet, recoupent souvent les lignes de discontinuité linguistiques.
    À ce propos, j'avais essayé de dessiner des lignes de contours autour des zones qui ont un z-score supérieur à 1 pour chaque département. Je les ai superposées entre elles et ça donne la carte suivante :

    Visuellement, c'est un peu grossier, mais on voit apparaître certaines zones de discontinuités bien marquées.

    Quote Originally Posted by Tolan View Post
    Je ne sais pas quel était exactement le but de Loxias.
    J'ai quand même l'impression que ces cartes sont plus des cartes linguistiques que des cartes de migrations potentielles.
    Pas vraiment de but. Je voulais tester un procédé et voir ce qui en découlait.

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     Tolan (05-02-2021),  xerxez (05-02-2021)

  13. #17
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    Normandie Orkney Netherlands Friesland East Frisia Finland
    Une chose est sûre: il ne faut (ni ne faudra) pas se ruer sur la première interprétation disponible, et en particulier oublier ce qu'il y a de spécifique dans la transmission et la répartition de patronymes. C'est sûrement très difficile, mais ça vaut la peine de regarder. Je m'étais un peu intéressé naguères à ce problème pour les Orkneys, et spécialement au cas du patronyme "Sinclair" (et à ses diverses formes). Il est devenu ultra-spécifique des Orkneys (les fréquences traînent qq part sur le réseau, et j'avais posté là-dessus sur le forum anglo, mais j'ai la flemme de retrouver ça). Pourtant il n'est évidemment ni celtique ni scandinave, c'est le nom d'un noble issu des troupes d'invasion qui a fait souche. Face à un cas comme celui-là, on peut poser deux jugements apparemment contradictoires. Un: les patronymes n'ont rien à voir avec la génétique. Deux: les patronymes peuvent donner lieu à des phénomènes de dérive et d'effets de fondation, comme les gènes. J'imagine que nos interprétations devront, si elles le peuvent, s'inscrire entre ces deux jugements, extraire des données ce qui s'y trouve d'informatif, sans sombrer dans un délire de similarité avec la génétique.
    Loxias, tu pourrais stocker la matrice de distances sur un compte genre dropbox ou google, si tu en as un. Si tu n'as rien de tel, dis-le, je t'enverrai mon mail perso.
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     JMcB (05-02-2021)

  15. #18
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    J'ai essayé de reproduire en partie la méthode de Loxias en beaucoup plus simple mais avec un peu plus de patronymes à partir des données en opendata de l'INSEE (Fichier des noms)

    La méthode est la suivante :

    Je ne retiens que les noms apparaissant dans le top 100 des noms les plus donnés au niveau de chaque département dans les naissances de la période 1891-1900 (France métropolitaine seulement), soit en tout 3558 patronymes.

    Pour chacun de ces patronymes, je calcule la fréquence dans le total des naissances au niveau de chaque département (1er onglet de ce fichier partagé : https://docs.google.com/spreadsheets...it?usp=sharing)

    La carte sur les distances moyennes aux autres départements donne des résultats assez comparables avec celle de Loxias avec quelques petites nuances (résultats disponibles dans le 3e onglet du fichier partagé : https://docs.google.com/spreadsheets...it?usp=sharing)



    Distance moyenne entre la Seine-Maritime et les autres départements. Assez forte proximité avec la Picardie et le Nord-Pas-de-Calais. Distance étonnante avec le Calvados, j'ai peut-être fait une erreur quelque part ou cela peut tenir à une exception locale, à voir.



    Distance moyenne entre le Calvados et les autres départements :


    Une classification avec la méthode "Neighbour Joining" dont je trouve les résultats assez parlants (le Calvados, malgré sa situation atypique est bien rattaché aux autres départements Normands à l'exception de l'Orne)



    Ci-dessous un essai de représentation cartographique des classes données par cette méthode (je ne sais pas comment récupérer les classes directement via le logiciel PAST). Les départements voisins s'agrègent bien avec cette méthode. Les clusters formés sont souvent à cheval entre deux régions. Voici mon interprétation, n'hésitez pas à me dire s'il y a des erreurs flagrantes.

    - Teintes rougeatres, un grand cluster "Nord" composés de 3 principaux sous-groupes :

    . Normandie (hors Orne)
    . Hauts-de-France
    . Ardennes et Champagne

    Les départements du Nord de l'Ile-de-France sont assimilés à ce grand cluster. Malgré une grande diversité patronymique, l'affinité la plus grande est avec le cluster Nord

    - Teintes verdatres, un grand cluster "Centre-Ouest" composé de 4 sous-groupes :

    . Gallo (Ille-et-Villaine, Loire-Atlantique, Maine-et-Loire)
    . Maine (Sarthe, Orne, Mayenne, Eure-et-Loire)
    . Orléanais (Loiret, Essonne)
    . Touraine (Indre-et-Loire, Loir-et-Cher)

    La Seine-et-Marne s'agrège globalement à ce grand cluster Centre-Ouest

    - Teintes marrons, un cluster "Bretagne", composé des départements Bretons hors Ille-et-Villaine

    - Teintes grisées, un cluster "Nord-Est" francophone composé d'une partie de l'ancienne région Champagne-Ardennes, des départements 100% francophones de Lorraine et du nord de la Bourgogne

    - Teintes orangées, un cluster "Germanique" composé de l'Alsace, de la Moselle et du territoire de Belfort

    - Teintes mauves, un grand cluster "Centre" composé de 3 sous-groupes :

    . Poitou-Charentes + Vendée
    . Une zone à cheval entre la région Centre et l'Auvergne composée des anciennes provinces du Berry, de la Marche et du Bourbonnais
    . Le sud de la Bourgogne

    - Teintes gris-marron, un cluster "Alpes/Jura" rassemblant Jura et Savoie

    - Teintes bleues, un cluster "Sud-Ouest" rassemblant 2 sous-groupes :

    . Le sud-ouest de l'Aquitaine
    . L'ouest de la région Midi-Pyrénées

    - Teintes vertes, un cluster "Sud-Est" rassemblant 5 sous-groupes, du Limousin jusqu'à la Provence en passant par l'Auvergne et le Lyonnais

    - Teintes jaunâtres, un cluster qu'on pourrait qualifier d'"Italien" composé de la Corse et auquel s'agrège, de loin, le département des Alpes-Maritimes



    Hâte de voir ce que peut donner la méthode UMAP !
    Last edited by xerxez; 05-02-2021 at 05:48 PM.

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  17. #19
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    Quote Originally Posted by xerxez View Post
    J'ai essayé de reproduire en partie la méthode de Loxias en beaucoup plus simple mais avec un peu plus de patronymes à partir des données en opendata de l'INSEE (Fichier des noms)

    La méthode est la suivante :

    Je ne retiens que les noms apparaissant dans le top 100 des noms les plus donnés au niveau de chaque département dans les naissances de la période 1891-1900 (France métropolitaine seulement), soit en tout 3558 patronymes.

    Pour chacun de ces patronymes, je calcule la fréquence dans le total des naissances au niveau de chaque département (1er onglet de ce fichier partagé : https://docs.google.com/spreadsheets...it?usp=sharing)

    La carte sur les distances moyennes aux autres départements donne des résultats assez comparables avec celle de Loxias avec quelques petites nuances (résultats disponibles dans le 3e onglet du fichier partagé : https://docs.google.com/spreadsheets...it?usp=sharing)



    Distance moyenne entre la Seine-Maritime et les autres départements. Assez forte proximité avec la Picardie et le Nord-Pas-de-Calais. Distance étonnante avec le Calvados, j'ai peut-être fait une erreur quelque part ou cela peut tenir à une exception locale, à voir.



    Distance moyenne entre le Calvados et les autres départements :


    Une classification avec la méthode "Neighbour Joining" dont je trouve les résultats assez parlants (le Calvados, malgré sa situation atypique est bien rattaché aux autres départements Normands à l'exception de l'Orne)



    Pour le fun, une classification K-means en 22 classes.



    Hâte de voir ce que peut donner la méthode UMAP !
    Super travail!!
    La distance avec le Calvados est explicable par le fait que le Calvados est très divergent (on le voit sur ta première carte), c’est du à la très grosse proportion de MARIE dans le 14. Pour compenser ce phénomène il faut éviter les cartes de distances brutes. Essaie de calculer le z-score qu’à la Seine-Maritime dans les distances de chaque département et tu auras une carte plus cohérente.

    PS: la carte des 22 clusters illustre bien la bêtise culturelle de la loi NOTRE.
    Last edited by loxias; 05-02-2021 at 11:20 AM.

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  19. #20
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    Quote Originally Posted by loxias View Post
    Super travail!!
    La distance avec le Calvados est explicable par le fait que le Calvados est très divergent (on le voit sur ta première carte), c’est du à la très grosse proportion de MARIE dans le 14. Pour compenser ce phénomène il faut éviter les cartes de distances brutes. Essaie de calculer le z-score qu’à la Seine-Maritime dans les distances de chaque département et tu auras une carte plus cohérente.

    PS: la carte des 22 clusters illustre bien la bêtise culturelle de la loi NOTRE.
    Merci, je vais essayer de trouver la fonction z-score sur le simplissime logiciel Past ou sur R avec un peu de motivation et de temps.

    PS : j'ai remplacé la carte K-means en 22 classes (dont j'avais choisi volontairement le nombre en fonction du nombre d'anciennes régions, pas en fonction de la significativité statistique du découpage) par les regroupements issus de l'arbre de classification avec la méthode Neighbour Joining que je trouve plutôt parlante.
    Last edited by xerxez; 05-02-2021 at 11:34 AM.

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