Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs du présent ouvrage aimeraient tout d'abord remercier leurs collègues et amis Adam Chapnick et Craig Stone, qui, les premiers, les ont encouragés à travailler à une adaptation française du manuel de rédaction en anglais qu'ils avaient eux-mêmes écrit et publié en 2008.Ce manuel doit énormément à son modèle original, dont il épouse d'ailleurs la structure et l'essentiel de l'argumentation.De même, le présent ouvrage a largement bénéficié des exposés et des cours de méthodologie qui ont été donnés dans le cadre des programmes d'enseignement du Collège des Forces canadiennes.En ce sens, ce manuel doit donc beaucoup aux étudiants de cet établissement.Nous voudrions remercier l'Académie canadienne de la Défense, et le colonel Bernd Horn, pour le soutien financier essentiel obtenu pour la réalisation de ce livre.Les auteurs aimeraient également remercier les cadres d'enseignement du Collège et, en particulier, Miloud Chennoufi pour son apport à l'amélioration stylistique de ce manuel.Merci également aux lieutenants-colonels Steve Jourdain et Kevin Brown pour leurs commentaires et suggestions afin d'améliorer et d'adapter le contenu en fonction des besoins de l'enseignement militaire.Nos remerciements vont aussi à Megan Sproule-Jones pour l'indexation du livre.À titre personnel, Éric Ouellet voudrait remercier sa conjointe Faith et ses enfants Stéphanie, Maxim et Alexandre pour la patience dont ils ont fait preuve pendant l'été de la rédaction de cet ouvrage.Pierre Pahlavi tient également à exprimer sa reconnaissance à sa conjointe Camille et à ses quatre enfants, Louis, Jana, Matthias et Greta, pour leur soutien moral et la patience qu'ils ont manifestés durant le processus de rédaction et de finalisation de ce projet.
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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 | 0,020 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,281 | 0,201 |
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 ».