Notice bibliographique
Résumé
Je tiens à exprimer toute ma profonde reconnaissance et ma sincère gratitude à mon Directeur de thèse, Professeur Michael FAURE, pour avoir accepté de diriger cette thèse, malgré ses nombreuses responsabilités.Ses orientations et remarques enrichissantes et surtout la qualité des échanges que nous avons eus, ont été une source constante d'inspiration pour moi.Je remercie également mon codirecteur, Docteur Jean-Claude DAKOURI, sa motivation constante et sa précieuse implication depuis les premières heures de ce travail jusqu'à son aboutissement.Ses conseils avisés et sa disponibilité ont été d'un grand secours tout au long de ce parcours.Je lui suis particulièrement reconnaissant de m'avoir orienté vers Professeur Michael FAURE, dont l'encadrement a été déterminant dans la réalisation de cette recherche.Je remercie très chaleureusement les membres du jury d'avoir accepté de siéger en dépit de leurs nombreuses responsabilités et engagements professionnels et de l'intérêt manifeste qu'ils ont porté à mon travail.Enfin, je remercie tous les parents, amis et connaissances qui m'ont soutenu à tous les niveaux.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».