Grand-Pré, lieu de mémoire de l’Acadie : À Angèle Arsenault, source d’inspiration inépuisable
Bibliographic record
Abstract
À Angèle Arsenault, source d'inspiration inépuisablepar Claude DeGrâce, coprésident, Société du Paysage de Grand-Pré En 35 ans de carrière, Claude DeGrâce a occupé plusieurs postes de gestion à Parcs Canada, dont ceux de directeur du lieu historique national de Grand-Pré, directeur des lieux historiques nationaux du Nouveau-Brunswick et gestionnaire des relations externes.Coprésident du Comité consultatif acadien de Parcs Canada depuis sa fondation, en 1985, jusqu'à sa retraite, en 2010, Claude DeGrâce a œuvré à plusieurs projets d'envergure.Depuis sa retraite, il s'est joint à un groupe de bénévoles de Grand-Pré afi n d'amasser les fonds nécessaires à l'achat d'une propriété pour y aménager un parc d'observation du nouveau site du patrimoine mondial.En février 2013, M. DeGrâce a été nommé par la Société Nationale de l'Acadie à la coprésidence du Conseil d'intendance chargé de la gestion du Paysage de Grand-Pré, nouveau site du patrimoine mondial de l'UNESCO.Claude demeure à Moncton, au Nouveau-Brunswick.Il est un adepte de marathons et prend part à des projets de développement communautaire.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".