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Enregistrement W2605758869 · doi:10.7202/1038879ar

Lettre des coéditeurs

2014· article· fr· W2605758869 sur OpenAlexvenueno aff
Frank Ohemeng, Louis Simard

Notice bibliographique

RevueRevue Gouvernance · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chères lectrices, chers lecteurs : Nous vous souhaitons la bienvenue à cette édition du printemps 2014.Pour des raisons techniques, celle-ci contient trois articles au lieu des quatre habituels; cependant ceux-ci sont captivants, tant d'un point de vue théorique que pratique.Les deux articles en français et l'article en anglais portent sur des sujets variés, et deux d'entre eux concernent le Canada.Ils se complètent très bien, en particulier lorsqu'il est question d'aborder les enjeux de gouvernance d'un point de vue historique, international ou local.Au Canada comme ailleurs, les transports en commun constituent un enjeu majeur pour les politiques publiques.Tous les pouvoirs publics ont étudié la question afin de résoudre les problèmes d'embouteillage en milieu urbain.Le train est l'une des solutions qui, depuis peu, gagne de plus en plus d'adeptes au Canada.Après de nombreux débats, il y a quelques années, la Ville d'Ottawa a opté pour la construction d'un système de train léger, une décision qui continue à faire couler beaucoup d'encre.Dans Le train léger sur rails d'Ottawa : les rebonds d'un projet de transport durable conflictuel, Kenza Benali et Ella Bernier, analysent le projet et retracent une saga qui déchaîne les passions depuis plus d'une décennie.Les auteures reviennent en détail sur les origines de cet important projet et les facteurs qui ont contribué au développement d'un système que beaucoup voient finalement comme un salut économique pour la ville.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,012

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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