Oubli et châtiment : les politiques envers les militaires en Amérique latine
Notice bibliographique
Résumé
REMERCIEMENTSTout au long de la rédaction de mon mémoire, il y a eu des personnes pour m'accompagner, me soutenir, m'encourager et m'aider.Je veux ici prendre le temps de les remercier.Tout d'abord, je remercie ma directrice de mémoire, Graciela Ducatenzeiler, pour ses conseils, le temps qu'elle m'a consacré et sa patience relativement à mes nombreuses interrogations.Ensuite, je tiens à souligner l'aide et l'écoute précieuse d'Alberto Verguara lors de moments plus difficiles.Ma sœur a aussi contribué très généreusement en corrigeant et recorrigeant sans cesse mon mémoire.Mes parents, avec leur écoute et leurs nombreux encouragements, m'ont aidée à surmonter bien des peurs et des doutes.Je veux remercier également mon frère ainsi que tous mes amis et collègues qui m'ont appuyée et avec qui j'ai traversé cette année de rédaction.Enfin, je veux souligner la présence essentielle de mon copain, Hugo Larouche.Il a su m'épauler, m'écouter et m'encourager dans cette aventure.Merci à vous, c'est grâce à chacun de vous et à ce que vous m'avez apporté que j'ai pu accomplir cette maîtrise.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,003 |
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 ».