Bibliographic record
Abstract
Depuis la percée publique de l’Internet, bien des réseaux se sont mis en place, avec des objectifs et structures multiples. Les traducteurs et interprètes recourent au réseau des réseaux pour se regrouper, pour des raisons variées (partage de ressources, nouvelle division du travail, etc.). Ils peuvent aussi l’utiliser pour promouvoir certaines valeurs et idéologies. Dix réseaux sont ici analysés afin de voir comment ils fonctionnent, quelles sont leurs visées. On constate qu’il y a des différences notables entre ces associations en ligne – depuis les plus engagées politiquement jusqu’à celles qui font de l’humanitaire comme une plus-value pour leurs affaires. Quelles que soient ces différences, le point commun semble être de vouloir donner une visibilité plus forte des traducteurs et interprètes, en ce qui a trait à leur rôle comme médiateurs.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".