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HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Résumé Le milieu du xix e siècle est marqué en France par des écarts anthropométriques importants, une intégration des marchés encore imparfaite, une alimentation encore peu riche en protéines d’origine animale et un maximum de population dans les campagnes. La confrontation de l’indice anthropométrique et des données sur l’alimentation permet de préciser les rapports entre nutrition et niveau de vie biologique à un moment clef de l’industrialisation en montrant notamment l’importance d’un régime riche en protéines. Elle amène également à préférer les budgets populaires aux disponibilités alimentaires dans l’estimation des apports en nutriments. Le lien entre alphabétisation et indice anthropométrique apparaît très fort. L’approche à l’échelle individuelle (81 605 dossiers de conscrits nés en 1848) puis de l’arrondissement (111 unités) amène aussi à reconsidérer l’impact de l’urbanisation sur la stature à un moment critique de l’histoire urbaine.

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Durant la première moitié du XIX e siècle, la croissance démographique constitue-t-elle en France une menace de crise malthusienne ou l’amorce de changements agricoles importants ? L’exploitation de 104 107 dossiers individuels de conscrits nés entre 1780 et 1855 permet de préciser les voies régionales de développement humain. On assiste globalement à une divergence entre d’une part la Brie, région prospère de grande culture, et d’autre part l’Alsace et le Limousin, région de petites exploitations où la stature des conscrits stagne. L’utilisation de données individuelles permet d’affiner les facteurs explicatifs des évolutions régionales dégagées.