Le projet d’histoire du travail au Nouveau-Brunswick et la communauté du Madawaska : comment construire des partenariats durables
Bibliographic record
Abstract
Le projet ARUC Histoire du travail au Nouveau-Brunswick (LHTNB) vise à démontrer que l’expérience ouvrière est une composante importante et essentielle de notre patrimoine provincial. Grâce à des partenariats avec divers organismes communautaires, notre équipe de recherche a organisé des activités publiques et participé à des projets de collaboration dans plusieurs régions de la province. Cet article vise deux objectifs. Dans un premier temps, nous évaluons la nature et l’efficacité des partenariats développés dans une région acadienne du Nouveau-Brunswick, le Madawaska. Plusieurs questions sont soulevées. Ainsi, a-t-on réussi à développer de véritables partenariats au Madawaska? Peut-on réellement parler d’un « partage de l’autorité » entre notre équipe de recherche et nos partenaires communautaires dans cette région? Quel rôle réserve-t-on au public depuis les débuts du projet? Dans un deuxième temps, nous analysons l’impact des activités publiques et des projets de collaboration sur la communauté madawaskayenne et nous tentons de dégager des leçons que notre équipe de recherche peut tirer de ces expériences.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".