Notice bibliographique
Résumé
Avant-propos Ce livre est le résultat d'une expérience assez longue, que j'ai commencée lors de mes études doctorales à l'Université Laval.Il s'appuie sur la thèse en ethnologie que j'y ai soutenue fin 2006.Ce travail doctoral a représenté un premier jet que j'ai ensuite considérablement retravaillé et complété avec des données issues d'ouvrages publiés après ma soutenance.Je tiens à remercier tous ceux qui, d'une façon ou d'une autre, ont contribué à la réalisation de ce livre.J'aimerais tout d'abord remercier mon ancien directeur de thèse, Laurier Turgeon, d'avoir accepté sans hésiter d'orienter et d'encadrer mon travail doctoral.C'est grâce à ses suggestions et à son soutien moral et matériel que j'ai pu le mener à bien.Parce qu'il m'a fait confiance et s'est montré patient, m'assistant jusqu'à la fin de sa rigueur intellectuelle, qu'il reçoive ici l'expression de toute ma gratitude.Ma reconnaissance va aussi aux regrettés Irina Nicolau et Horea Bernea qui, en leur qualité de directrice des programmes de recherche et de directeur général du Musée du paysan roumain de Bucarest, m'ont toujours soutenue dans mon intérêt pour l'ethnologie.C'est grâce à eux que j'ai pu faire mes premières recherches de terrain.À madame Rose-Marie Lagrave, pour la générosité avec laquelle elle m'a prodigué des conseils pour mieux concevoir mon projet de doctorat.Je tiens à la remercier pour son implication dans les activités de l'École doctorale en sciences sociales de Bucarest et pour m'avoir ouvert la perspective de faire ce doctorat à l'étranger.Ma reconnaissance va aussi au professeur Bogumil Koss pour la critique juste et pertinente qu'il a fait de mon travail dans le cadre du séminaire de doctorat.Son regard attentif et ses suggestions m'ont beaucoup aidée à mieux cerner les données de ma recherche.Je remercie madame le professeur Lucile Guilbert pour les suggestions et les références
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,290 | 0,180 |
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 ».