Bibliographic record
Abstract
Après avoir brossé, dans une brève introduction, les pôles entre lesquels se situe chaque édition critique — la connaissance profonde d’une oeuvre et de tous ses états de texte et l’application la plus rigoureuse d’un protocole pour établir le texte et ses variantes, ainsi que les choix incontournables et souvent subjectifs auxquels tout scientifique doit faire face lors de la préparation d’une édition critique —, cet article décrit brièvement l’avant-texte de Sans jamais parler du vent de France Daigle, pour ensuite commenter la genèse d’un des fragments narratifs principaux du roman. Par l’intermédiaire de ce noyau textuel, nous expliquons alors les raisons qui nous ont amenée à adopter dans l’édition critique du premier roman de Daigle une approche hybride : sont reproduits, après l’appareil critique, des extraits détaillés de plusieurs fragments clés qui montrent leur genèse. Cette double présentation — établissement des variantes et genèse textuelle — fera mieux saisir, nous l’espérons, toutes les richesses de ce mince livre créé à partir d’états de texte assez volumineux.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".