Comment se rendre utile : Les centres de recherche universitaires en sciences sociales au Canada
Bibliographic record
Abstract
Cet article est la première étude historique qui porte sur le processus menant à la multiplication des centres de recherche universitaires en sciences sociales et humaines au Canada. Nos résultats, étayés principalement par des données quantitatives, montrent que la généralisation des équipes de recherche relève autant de facteurs internes à l’université — l’établissement de centres est une stratégie permettant à des « chercheurs-entrepreneurs » de générer des fonds de recherche et aux dirigeants universitaires de développer leur institution — que de facteurs externes — le financement d’unités de recherche permet à des commanditaires d’acquérir des connaissances sur des problèmes qui ont leur source à l’extérieur du milieu académique et qui ne cadrent pas avec les frontières d’une seule discipline. L’objectif de cette étude est de contribuer à la réflexion actuelle sur les « modes de production » et les finalités de la recherche universitaire en sciences de l’homme et du social.
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 | 0.009 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.074 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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".