Notice bibliographique
Résumé
Evidemment ces congres etaient Foccasion de se trouver en presence de grands ecrivains du monde francophone: par exemple, Antonine Maillet (Moncton), Mongo Beti (Tunisie), Marie-Claire Blais (Gatineau), Jeanne Castille (Lafayette), Anne Hebert (Montreal), Calixthe Beyala (Quebec), pour n en mentionner que quelques-uns. Et bien entendu cest a ces congres que jai enormement appris, en ecou tant les communications et en participant moi-meme a des sessions. Je me souviens en particulier de cette session a la Nouvelle Orleans avec trois grandes dames des etudes francophones: Mary Jean Green, Jane Moss et Karen Gould. Et je nbublierai jamais Lucille Martineau a Lafayette (aussi a Moncton). Elle ne lisait jamais ses communications fascinantes. Malheu reusement, Lucille nest plus. Je me souviens aussi dune session plus recente a Gatineau, ou il sagissait de parler de film. Cest la que jai retrouve Elisa beth Locey (que je connais depuis son enfance) et que jai lie amitie avec la cineaste tuniso-montrealaise Hejer Charf. Grace aux participants des congres jai appris enormement de choses. Je pense aux contributions de professeurs tels que Renee Linkhorn, Frans Amelinckz, Bernard Aresu, Raymonde Bulger, Jack Yaeger, Emile Talbot, parmi tant dautres.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,026 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».