Notice bibliographique
Résumé
Je tiens à remercier très sincèrement toutes les personnes qui m'ont aidée soit, en m'accordant du temps, en acceptant de me recevoir pour répondre à mes questions, en m'expliquant leur point de vue, en entendant le mien, mais surtout en m'encourageant à poursuivre cette aventure à la fois merveilleuse et éprouvante qu'est la rédaction d'un mémoire.À ce titre, Je souhaite témoigner une infinie reCOlU1alssance à ma directrice de recherche, Me Diane L. Demers pour ses critiques sans complaisance et toujours constructives, sa rigueur, sa disponibilité, son soutien constant et son humanité.Je souhaite en outre remercier Solange Drouin, vice-présidente aux affaires publiques et directrice générale à l'ADISQ, Lyette Bouchard, directrice générale adjointe à l'ADISQ et Me Stéphanie Hénault, directrice des relations de travail à l'ADISQ pour m'avoir dOlU1é la chance, il y a plus de six ans, de travailler au sein d'une équipe passiolU1ée par le milieu des arts et de la culture et pour m'avoir permis de poursuivre mes études tout en travaillant.Je désire, qui plus est, saluer et remercier chaleureusement Marie Filion pour avoir relu très attentivement ce mémoire afin de traquer les dernières coquilles et fautes d'orthographe.Enfin, mille mercis à mes parents, Ginette Goudreault et Claude Leduc (une chance que je vous ai, une chance qu'on s'a... ), à mon frère Mathieu, à ma famille élargie ainsi qu'à mes précieux amis pour leur soutien indéfectible et leurs encouragements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,005 |
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 ».