Notice bibliographique
Résumé
It’s a privilege to publish a book, and it’s a privilege more for that book to receive time and attention from thoughtful interlocutors. I’m grateful for the care my critics have taken in their treatment of the book, and I hope that this exchange is as illuminating for them – and readers of this symposium – as it has been for me. The contributions span a helpfully wide range of viewpoints. Hrishikesh Joshi presents a sceptical challenge to the basis of my project, questioning whether the concept of microaggression has empirical tenability or social utility. Emily McTernan and I have a more intramural dispute; McTernan also takes microaggression seriously, but she disagrees with me about how it should be conceptualized. Jeanine Weekes Schroer’s view is probably the closest to mine; ours might be called a family dispute, in agreement on the big questions but still not quite identical on what to do with our shared conceptual resources. I’ll proceed from the outside in, from Joshi’s scepticism to McTernan’s internal critique to Schroer’s friendly amendments. I don’t have the space to address all of the many thoughtful points my critics raise, but I hope I’ve drawn out the most interesting places where we disagree.
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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 | 0,100 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,053 |
| Communication savante | 0,026 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».