Notice bibliographique
Résumé
When I first considered the role of silence in forming alliances, the idea of writing about silence was intriguing and freeing. As I pondered silence, my body overtook my usual controlled, linear, and deliberate writing process. It had something to say about silence that my mind couldn’t contain. The more I focused on thinking, the more belligerent my body became. I squirmed in my chair and my eyes glazed over as I stared at the computer screen. No matter how forcefully my academic mind struggled to identify the perfect theory or compelling moment that I might neatly insert into a linear essay, corporeality hounded me, pushing me into silence. Only through an unexpected blurring of boundaries brought on by the disruption of the Cartesian mind/body split, and after hours of sitting in the silence of my discomfort, did I realize that longings for silence and bringing silence into words is messy, confusing, contradictory. John R. Barrie (2008) states that “When all mental ruminations are at last exhausted, genuine silence emerges” (p. 10). So, after days and weeks of struggling through thoughts, I immersed myself in silence and turned to my body for the knowledge I sought. I closed my eyes, breathed deeply, and turned my attention to my physical and emotional bodies to learn what they might show me about the silence that resides there. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,038 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 ».