Bibliographic record
Abstract
est à l'autre, à Borges, que les choses arrivent.Je reçois des nouvelles de lui par la poste et je vois son nom sur une liste de professeurs ou dans un dictionnaire des noms propres.Il aime le café, le XVIII e siècle et les étymologies ; je partage naturellement ces goûts, mais d'une manière décalée, qui transforme ce naturel en performance d'acteur.Confesser qu'il a produit quelques pages correctes ne me coûte rien, car toute bonne chose n'appartient à personne (même pas à lui), mais au langage, à la tradition.Je suis du reste destiné à disparaître, alors que Spinoza nous enseigne que toute chose porte en elle le désir de persistance ; le blanc veut toujours rester le blanc, la chaise une chaise et le chat un chat.Moi (qui ne suis personne), je resterai en Borges, pas en moi.J'ai essayé de me débarrasser de lui il y a quelques années en remplaçant mon penchant pour la falsification et l'hyperbole par des jeux avec le temps et l'infini, mais ces jeux sont devenus ceux de Borges et je vais devoir me tourner vers autre chose.La vie est un labyrinthe où tout me ramène à moi-même -ou à Borges.J'ai oublié lequel de nous deux a écrit cette page.* Écrivain, professeur au Cégep de Lévis-Lauzon. Derniers ouvrages : Mon nom est Personne
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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 | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.072 | 0.031 |
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".