Bibliographic record
Abstract
Dans la 22e livraison de Questions de communication, Arnaud Mercier traitait des dérives des universités et des périls des universitaires, tout en précisant qu’il ne s’agissait pas de faire le tour du sujet tant la littérature sur celui-ci est féconde. En revanche, il importait à ce chercheur de prendre position et de le faire en se fondant notamment sur les acquis de son expérience. Si la contribution d’Arnaud Mercier évoque des problèmes largement partagés, il était pertinent de la mettre à l’épreuve du temps long et de la démarche contrastive. Des chercheurs français, belges et canadiens ont donc été sollicités pour inscrire ce débat dans une perspective ayant pour objectif de préciser les cadres sociologique et historique des transformations. Six contributions émanant de neuf auteurs (Julie Bouchard, Éric Dacheux, Julien Duval, Éric George, Gilles Labelle, Évelyne Léonard, Marc Lits, Éric Martin, Maxime Ouellet) abordent des aspects convergents et complémentaires dont l’histoire de la crise traversée par l’Université, les conditions d’engagement des universitaires et le fonctionnement des universités en Belgique et au Canada.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".