Notice bibliographique
Résumé
On connaît la célèbre chanson enfantine qui met en scène un échange verbal entre la mère Michel et Lustucru à propos d'un chat perdu.Intégrant les premiers recueils de chants pour les enfants publiés au xix e siècle, la chanson présente habituellement ces trois couplets : C'est la mèr'Michel qui a perdu son chat, Qui cri'par la f 'nêtre à qui le lui rendra Et l'compèr' Lustucru qui lui a répondu, Allez la mèr'Michel, votre chat n'est pas perdu.C'est la mèr'Michel qui lui a demandé : Mon chat n'est pas perdu !vous l'avez donc trouvé ?Et l'compèr' Lustucru qui lui a répondu : Donnez un'récompense, il vous sera rendu.Et la mèr'Michel lui dit : C'est décidé Si vous rendez mon chat, vous aurez un baiser.Le compèr' Lustucru, qui n'en a pas voulu, Lui dit : pour un lapin votre chat est vendu 1 .Que plusieurs questions laissées sans réponses génèrent une fine intrigue explique en grande partie son succès.Pourquoi le chat est-il perdu ?S'est-il enfui ou a-t-il été enlevé par Lustucru ?Que la mère vocifère « à qui le lui rendra » 1. Version reproduite par Widor, 1884, p. 53.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».