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Enregistrement W2947262672

Lettres en forêt urbaine : Le projet Xanadu

2019· book· fr· W2947262672 sur OpenAlexaboutno aff
Bertrand Laverdure, Catherine Filteau

Notice bibliographique

RevueMémoire d'encrier eBooks · 2019
Typebook
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanitiesArt history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resume Que serait Montreal sans la souverainete de ses arbres ? L’arbre est politique. Bertrand Laverdure sait parler aux arbres. Sans eux, les femmes et les hommes perdraient leur chemin et leur cœur. Une musique infinie, un vertige, un piano, ou une danse projette sa lumiere sur la ville. Que serait Montreal sans ce peuple vertical qui enseigne la douceur, l’espoir et l’humilite. Extrait du prologue « Ecrire aux arbres, c’est ecrire au temps, a la duree concrete, c’est echanger aussi avec le plus vieux reseaux de communication au monde. Les arbres et leurs « hyperracines » existent depuis plus de trois cents millions d’annees, le world wide web n’a plus ou moins que cinquante ans et n’est qu’une metaphore inspiree de leurs exploits d’adaptation. » Extrait LETTRE AU GRAND SAULE PLEUREUR DORE SUR LAFONTAINE COIN MORGAN Cher Skeletor, C’est l’hiver et tu es nu. Tu distribues tes os mous de doigts noueux autour de ton tronc de vieux printemps. Squelette marin, creature des profondeurs, tu fais claquer le froid sur ton instrument a fanons. Paisible comme une descente en apnee dans un gouffre bleu, tu assombris les circulaires. Tes baguettes couleur safran flattent mes reveries. Tu es la vigie d’un ruisseau mort. L'auteur Bertrand Laverdure vit a Montreal. Il a publie plus d’une quinzaine de livres et participe a plusieurs spectacles litteraires. Il a ete Poete de la Cite entre 2015 et 2017. Il a publie chez Memoire d'encrier Comment enseigner la mort a un robot?, (2015).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,006

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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