Bibliographic record
Abstract
DossierHistoire Actuel Culture S amar n'a pas voté aux législatives libanaises du 7 juin dernier, « parce que ça n'en valait pas la peine ».Samar n'est pas son vrai nom.Mais ceci n'a pas d'importance, car Samar représente un ensemble de Libanais qui, comme elle, aiment passionnément leur pays, souffrent de ne pas être représentés politiquement, et donc de ne pas exister politiquement.Pour ce scrutin, Samar, journaliste et mère de famille, aurait dû aller voter dans la circonscription de son époux, une circonscription très éloignée de sa région natale, une circonscription qu'elle ne connaît pas et avec laquelle elle n'a aucune attache particulière.Mais telle est la règle : au Liban, la femme vote là où son époux vote.« Faire la route jusqu'à « mon nouveau bureau de vote », subir les embouteillages et la chaleur pour aller mettre un bulletin blanc dans l'urne car les candidats sont tous également nuls ?Non, ça n'en valait pas la peine ».Samar a 34 ans, deux enfants et loue une maison dans la banlieue de Beyrouth.Elle n'aimerait pas être présentée comme cela, le confessionnalisme lui hérissant le poil, mais Samar est maronite.Enfin, elle l'était.Son mari étant grec orthodoxe, elle s'est convertie pour l'épouser, sans que ceci la tourmente le moins du monde.Inutile de dire que Samar n'avait pas le maronitisme militant.Ses élans militants, elle les réserve pour d'autres combats qui, eux, sont essentiels à ses yeux.Samar n'a pas toujours boudé les urnes.Il y a quatre ans, pour les législatives de 2005, elle a voté.Bien que déjà mariée, elle a voté dans son village natal.L'administration libanaise n'avait visiblement pas mis à jour ses fichiers.« Pour les législatives de 2005, je m'étais rendue aux urnes, mais j'avais voté contre mes principes.Je n'aime pas le féodalisme qui prévaut dans ma région, Le rêve de SamarUn politicien qui la représente
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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 | 0.005 | 0.011 |
| 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 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".