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Record W1608714791 · doi:10.7202/1008782ar

Le réseau des revues d’idées au Québec : esquisse d’une recherche en cours

2012· article· fr· W1608714791 on OpenAlexaffvenueabout
Laurence Bernier-Renaud, Jean-Pierre Couture, Jean-Charles St-Louis

Bibliographic record

VenueGlobe Revue internationale d’études québécoises · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, nous démontrons qu’il est possible de dresser la cartographie du réseau des revues d’idées au Québec au moyen d’une analyse bibliométrique qui révèle la configuration du collectif des animateurs de ces revues ainsi que la dispersion et l’usage des auteurs qui y sont cités. Qui sont les auteurs qui animent ces revues d’idées et quelles sont les références qu’ils invoquent sous forme de citations dans la légitimation de leur projet intellectuel ? En répondant à ces deux questions, notre contribution vise à mettre au jour non seulement les noms des principaux animateurs et auteurs cités qui constituent les noeuds de cet espace de la pensée, mais aussi à mesurer le poids relatif de chaque revue quant à sa participation (centrale ou périphérique) à la conversation qui anime ces réseaux. En identifiant les composantes centrales du réseau des animateurs et du réseau des auteurs cités, nous serons à même d’identifier les passerelles idéologiques qui forment des grappes de revues se disputant de manière concurrentielle la centralité du réseau. Cette recherche souhaite ainsi dégager une objectivation des positions qui pourra nourrir des pistes de réflexion et d’interprétation et éclairer de futures analyses de contenu.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.079
Threshold uncertainty score0.572

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0070.013
Science and technology studies0.0140.009
Scholarly communication0.0130.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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.

Opus teacher head0.347
GPT teacher head0.362
Teacher spread0.015 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2012
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