Bibliographic record
Abstract
Cet article rappelle qu’à Paris Diderot, dans les années 1970, la création des premiers cours sur les femmes a rendu nécessaires les premières recherches et les premières productions de savoirs, puisque les femmes étaient absentes de l’histoire académique. Il fallait donc les rendre visibles et innover dans les sources et les méthodes pour créer des savoirs nouveaux. Très vite les chercheures sont passées de l’histoire des femmes à l’histoire du genre, affirmant qu’on ne peut pas faire l’histoire des femmes sans réfléchir à leur relation avec l’autre sexe. Ces historiennes ont développé leurs recherches en lien avec les sociologues, avec les études angloaméricaines et avec les historiennes américaines, en particulier celles qui travaillaient sur le champ français. L’article témoigne du caractère enthousiasmant de cette époque pionnière.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".