Bibliographic record
Abstract
Porté par le Lahic (Cnrs/Éhéss) et le ministère de la Culture dans le cadre d’un partenariat avec la Bnf, le Mucem, le Crbc..., financé par l’Agence nationale de la recherche, le programme Bérose (Base d’études et de recherches sur l’organisation des savoirs ethnographiques) a pour but de produire une généalogie fine de l’ethnographie européenne sur une période allant de la Révolution française à la Seconde Guerre mondiale. La base de données qui en est issue (www.berose.fr) est un lieu de mutualisation des données et des outils documentaires recueillis par les chercheurs (revues, archives, correspondances…) et un lieu de publication des résultats de la recherche qui viennent contextualiser ces sources numérisées. Complémentaire de Bérose, Archivethno est une base de données issue du programme de recherche du Garae-Ethnopôle (Carcassonne) sur les sources et genèses de l’ethnologie de la France, dans le cadre d’une collaboration entre le Lahic et la mission à l’Ethnologie (ministère de la Culture). Elle a pour vocation de recenser les fonds d’archives, qualifiés aujourd’hui d’ethnographiques et conservés dans les collections publiques nationales.
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 | 0.009 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".