Bibliographic record
Abstract
En 2008, ce sont près de cinq cents courriels que les Franciliens ont échangés avec Airparif, un organisme spécialisé sur la surveillance de la qualité de l’air en Ile-de-France. Sur notre étude de cas, c’est bien cette écriture virtuelle qui matérialise et actualise un phénomène fugace qui, sans cela, n’aurait laissé aucune trace. L’efficacité de ces énoncés sur l’air pollué repose d’abord sur la légitimité des scripteurs à prendre la parole. Ces mails sont des prises de paroles individuelles, déconnectées les unes des autres, sans constitution de porte-parole, ni de collectif. Il s’agit de faire reconnaître un problème singulier : la pollution atmosphérique de proximité personnalisée. Toutefois, il y a aussi, via cette agrégation de courriels, une reconnaissance potentielle de ces cas singuliers auxquels une valeur plus générale peut être accordée. En examinant la contribution de ces écrits à la définition des problèmes de pollution, notre objectif est de présenter une première étude sur l’expertise profane de l’air pollué.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.013 |
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".