Bibliographic record
Abstract
Les lecteurs, les pouvoirs publics et les éditeurs de presse revendiquent une nécessaire amélioration de la déontologie de l’information, et de nombreuses initiatives ont été lancées dans ce but. Pourtant, de nombreuses sources professionnelles liées à différents pouvoirs (politique, économique, financier…) manipulent délibérément la presse pour empêcher la révélation de faits compromettants. Les dirigeants politiques et les dirigeants d’entreprise multiplient les détournements de procédures judiciaires à l’encontre des journalistes qui révèlent leurs secrets honteux. Les mensonges délibérés à la presse restent impunis dans l’indifférence du public. Des articles de presse ont révélé les conflits d’intérêts et les pratiques contraires à la déontologie d’un éditeur de presse, dirigeant l’association de déontologie de l’information financière, sans soulever aucune critique parmi ses pairs. Les nombreux faits réunis dans cet article permettent de douter de la réelle volonté des dirigeants politiques ou économiques et des éditeurs de presse d’améliorer la déontologie de l’information en France.
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 | 0.031 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.019 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.012 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".