Étude sur l'impact du sous-langage dans la classification automatique d'appels d'offres.
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ : Dans cet article nous évaluons diverses approches pour filtrer le contenu u procédural » d'un document, et mesurons leur impact sur la classification d'une collection d'appels d'offres. Deux types d'approches sont testées : la sélection de termes à partir d'un vocabulaire de référence, constitué à partir des descriptions du schéma de classification, et le filtrage de phrases. Nous ne trouvons pas de différence significative entre le vocabulaire de référence et celui de la collection d'entraînement. Par contre le filtrage par phrases donne d'excellents résultats sur notre collection, et peu même avantageusement être combiné à d'autres techniques de sélection.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.004 |
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 it