Bibliographic record
Abstract
Résumé Après le bogue de l’an 2000 et la bulle technologique du commerce électronique, un nouveau phénomène attire l’attention : le logiciel libre. Pour l’entreprise qui considère l’acquisition de logiciels, l’intérêt que suscite le logiciel libre est lié en grande partie à la perception de gratuité, qui se traduirait par les économies substantielles réalisées au moment de l’acquisition du logiciel. Or, comme pour tout logiciel, il faudra implanter le logiciel libre dans l’entreprise, former les utilisateurs, assurer le support et l’évolution du logiciel libre pour répondre aux nouveaux besoins. Cet article présente aux gestionnaires divers éléments clés à considérer dans l’évaluation d’une solution de type logiciel libre, et commente un cas dans lequel des gestionnaires ont dû choisir entre une application libre et une application propriétaire pour l’élaboration de leur portail d’entreprise. Il ressort que la liberté a un coût qui variera selon l’«écart de service» que l’entreprise sera prête à supporter. Le logiciel libre n’est ni la fin des logiciels payants, ni la fin de l’industrie du logiciel commercial. Il faut plutôt y voir une nouvelle façon de penser le développement et la distribution de logiciels, qui concerne tant les consommateurs que les créateurs de produits et de services logiciels. Toutefois, l’approvisionnement en logiciels demeure une décision complexe. Cet article propose un outil de réflexion pour le gestionnaire plutôt qu’une démarche à suivre.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.006 |
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".