Notice bibliographique
Résumé
algorithmic other, 123-125 algorithmic pricing, 146, 152 personalized pricing, 152 algorithmically controlled mobility net neutrality, 174 bias, 68, 134 discrimination, 67 emotions, 37, 45 gig economy, 151-152, 151 humanization, 123 information discrimination, 171-172 navigational systems, 165 net neutrality, 169 common carriage, 173 social media, 55 speech recognition, 88 streaming service recommendations, 91 technological autonomy, 70 young persons' experiences, 119 artificial intelligence, 81-82 automation, 51, 55 behavioural prediction, 83 emotions, 45 poetry, 137 facial recognition, 67 fraud detection, 195 health insurance, 84 in-car navigation, 167 machine learning agnosticism, 198 health diagnoses, 90 speech recognition, 86 machine-written language, 45 military, use by, 55 online advertising, 84, 153-154 platform cities, 15, 22 popular culture, 46-54, 56-57 robots, 36 romantic relationships, 53
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,757 | 0,538 |
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 ».