« Entrer dans la forteresse » : pour une édition numérique collaborative et critique de l’Encyclopédie (projet ENCCRE)
Bibliographic record
Abstract
L’Encyclopédie ne bénéficie encore d’aucune édition critique, au format papier ou numérique. Après avoir minutieusement analysé les trois reproductions en ligne existantes (alembert.fr, ARTFL et Wikisource) et montré qu’aucune n’a été conçue dans la perspective d’une connexion éditoriale forte entre l’ouvrage et les nombreuses recherches qui lui sont consacrées depuis plusieurs décennies, nous exposons ici les principes fondateurs d’un projet ambitieux répondant à ce manque : celui d’une Edition Numérique Collaborative et CRitique de l’Encyclopédie (ENCCRE). Grâce aux plus récentes évolutions informatiques et à une équipe pluridisciplinaire et internationale de chercheurs, il s’agit de construire une plateforme d’édition innovante, en libre accès, à destination des amateurs, étudiants et chercheurs, capable de rendre compte de l’oeuvre dans toute sa complexité et d’en articuler finement les contenus avec les résultats de la recherche. Nous prévoyons en outre une interface collaborative permettant à l’équipe d’éditeurs de réaliser le travail de collationnement, de spécification et d’enrichissement critique de façon intuitive, d’y mutualiser ses compétences, et ce faisant, d’offrir une édition la plus vivante et moderne possible, adossée aux recherches passées et actuelles sur l’Encyclopédie, et apte à en susciter de nouvelles
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 | 0.032 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.010 |
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".