Bibliographic record
Abstract
Situé à 24 kilomètres de l’île canadienne de Terre-Neuve, l’archipel français de Saint-Pierre et Miquelon comptait environ 6 300 habitants au recensement de 2001. Sa situation périphérique, à l’extrême est du continent nord américain, conduit à le considérer comme un espace insulaire marqué par la dépendance d’une part à la métropole et d’autre part à son voisin canadien. Dans ses relations avec celui-ci, deux axes sont envisagés, traités selon une double approche, diachronique et multiscalaire :– La frontière maritime qui sépare la France et le Canada est l’objet de litiges qui mettent en évidence les difficultés d’adapter la course à la territorialisation de la mer par les États à des activités socio-économiques transfrontalières (pêche et exploitation d’hydrocarbures en l’occurrence) ;– Toute frontière politique se caractérise par son ambivalence, caractérisée par un jeu d’ouvertures et de fermetures. Elle peut être considérée comme une zone d’échanges déterminés à la fois par la proximité spatiale et par les altérités politiques, institutionnelles, économiques, linguistiques, culturelles. Malgré sa petite taille et son faible poids démographique, Saint-Pierre et Miquelon présente à ce titre une grande diversité dans ses relations avec le Canada.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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; 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".