Notice bibliographique
Résumé
Abstract On 22 November 2017, the world of opera was shell-shocked by the death of the supergiant star Dmitry Hvorostovsky, a famous Russian baritone who died of cancer. His death was not a surprise because he had been terminally ill for a long time. However, the fact of his ‘sudden non-being’ in the world of opera appeared as a shock to all who loved it. My informants were no exception. Most of them had been lucky to attend his performances in Europe and to hear his unrivalled charming voice. ‘It feels like he is still here, still alive’, noted Zosya, ‘I think artists like him never die. They continue to shine even post mortem. Their glory is immortal. Will I ever reach this kind of fame and eternity?’ I did not respond to this question, which I guess was rhetorical—or maybe not. Maybe Zosya truly wanted to hear what a sociologist might think about her career potential. I softly switched the topic because I did not want to disappoint her. To be honest, I did not believe in her futuristic starry career, although miracles can, of course, happen. The reason I am so skeptical about Zosya’s future is that she and her idol Hvorostovsky are the two extra-polar types of global elite migrant.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,029 |
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 ».