MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2075377440 · doi:10.7202/038803ar

La stratification temporelle dans l’image scientifique1

2010· article· fr· W2075377440 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

venuePublished in a venue whose home country is Canada.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueProtée · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Notre article développe une analyse des méthodes et stratégies de représentation visuelle de la stratification de couches temporelles dans deux disciplines qui visent la datation de phénomènes et d’objets : l’astrophysique et l’archéologie. Cette analyse vise à un inventaire des différents statuts des images mis en jeu par ces deux disciplines dans le but commun de représenter la stratification temporelle. Il s’agit en effet de montrer comment ce même objectif peut impliquer des techniques et des résultats iconographiques très différents dans les deux cas et de voir comment ces différentes solutions peuvent être comparables. Plus spécifiquement, l’analyse sémiotique porte sur la comparaison entre les images produites en astrophysique par l’analyse spectrale (du domaine radio au domaine gamma) et les images produites dans le domaine de l’archéologie, à savoir les images des stratifications des sols et des installations enfouies obtenues à travers des méthodes non invasives, telles la prospection aérienne et les prospections géophysiques. On part de l’hypothèse que les méthodes de fabrication d’images de ces disciplines sont comparables parce que toutes deux relèvent de visualisations qui reconstruisent les données en laboratoire (imagerie), mais on étudie aussi les différents niveaux d’« allographisation » (Nelson Goodman) de ces données requis par les deux disciplines (très élevé dans le cas de l’astrophysique, moins élevé dans le cas de l’archéologie) en faisant l’hypothèse que ces niveaux d’allographisation sont liés et justifiés par des sous-objectifs concernant la représentation de la succession temporelle. En effet, les images en archéologie ont pour but de mettre en évidence les différentes couches temporelles du passé cachées à notre perception directe, tandis que les images en astrophysique visent à construire une mosaïque temporelle du passé, du présent et du futur des astres. La visée principale de l’analyse des corpus consiste enfin à comprendre comment les images incarnent les différents sous-objectifs des deux disciplines : compacter ce qui est diffusé dans l’univers dans un cas, exfolier ce qui est stratifié dans le sous-sol dans l’autre.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.945
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it