Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges (dare I say frustrations?) of academic publishing is how glacially slow it seems when compared with the immediacy of Twitter feeds, Facebook pages, Wordpress blogs, Instagram updates, and related digital media platforms. Although the TRIC/RTAC editorial team does its best to move promising articles through the peer review process quickly and efficiently, the time between submission and publication is often twelve months (or longer), depending on reviewers’ comments and authors’ commitments, not to mention the idiosyncrasies of the publication schedule and related considerations. Why publish then? For me, one of the most important features of academic publishing is the way it allows ideas to grow over time—to become richer, deeper, sharper through the processes of peer review and revision. Like wine (or beer, depending on your tastes), thought often improves through fermentation. As an academic journal, our goal is not to pump out streams of information into the perpetually hungry mediasphere but rather to publish compelling, rigorously researched, and persuasively argued articles that advance the discipline of theatre and performance studies. And this takes time. Time, of course, is many things: ticking, relentless, linear, non-linear, looping, transformative, destructive, political, precious. In the interests of time, then, I hope that you will grant us some of yours and indulge in a few hours of reading (or more).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,059 |
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 ».