Bibliographic record
Abstract
Les communautés jongueiras sont envahies par une multitude de chercheurs équipés d’appareils visuels. Si les gens de ces communautés perçoivent les chercheurs comme des personnes susceptibles de les aider en diffusant leurs revendications, leurs histoires et leurs quêtes de droits, ils veulent aussi savoir comment les images prises par ceux-ci seront utilisées et quels seront les avantages et les bénéfices qui en résulteront pour leurs communautés. Pour régler ce problème, ces communautés ont commencé à diffuser des produits audiovisuels visant à créer et à contrôler un ensemble d’images qui divulguent leurs luttes, leur culture et leurs traditions. Cet article décrit et analyse quelques stratégies élaborées par des communautés jongueiras dans le but de créer quelques produits audiovisuels montrant leur quotidien. De cette manière, elles divulguent des renseignements importants qui servent à modifier leur quotidien, à diffuser leurs histoires et leurs traditions et à se construire une nouvelle identité.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.005 |
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".