Bibliographic record
Abstract
L'auteur pose le problème général de l'émergence et du développement des nouvelles technologies : malgré le progrès indéniable qu'elles amènent, certains effets négatifs doivent aussi être pris en considération si on veut en situer les possibilités et les limites. Il remet en question la conception prédominante de l'efficacité, d'où il découle des catégories de gens qui réussissent alors que d'autres sont rejetées par le système parce qu'elles ne répondent pas aux nouveaux critères d'efficacité. Bref, l'émergence des nouvelles technologies demande un véritable débat quant à leurs impacts sociaux. On peut ici penser à des dimensions comme la confidentialité, le contrôle possible par l'accès aux informations, ou les conséquences sur le monde du travail. Il faut aussi prévoir que ces changements auront une influence plus marquante sur les populations que desservent les travailleurs sociaux.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".