Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
"La langue sert tantôt de terrain de jeu, tantôt de champ de bataille aux différents mouvements qui \naniment une société. Pensons à la concurrence récente d’autrice à côté d’auteure, dont l’usage était \njusqu’alors plus fréquent au Québec, qui a provoqué un débat sur les procédés linguistiques de féminisation \net sur les enjeux de visibilisation des femmes dans la langue. Dans une autre perspective, \nl’emploi de bonjour-hi dans les commerces montréalais et la concurrence de take-out et pour emporter \névoquée sur Twitter par l’Office québécois de la langue française à l’automne 2020 ont entraîné \ndes débats qui ne portaient pas sur les mots eux-mêmes, mais sur le statut du français par rapport à \nl’anglais au Québec. Par ailleurs, des débats n’ayant pas pour origine un objet linguistique peuvent \naussi faire une large part à la langue. Prenons l’exemple de l’emploi d’inconduites sexuelles dans \nla foulée du mouvement #MeToo, qui a suscité de nombreuses réactions de la part de personnes \njugeant que l’expression contribuait à la banalisation des gestes posés. [...]"
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,000 |
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 découle