Bibliographic record
Abstract
Cet article se présente comme une contribution à l’histoire formelle de la revue Criminologie. Une histoire formelle signifie fondamentalement une histoire des signes et repose sur l’hypothèse selon laquelle les mots – plus spécifiquement les mots contribuant à la formation des titres des articles publiés – constituent des sources utilisables pour une connaissance diachronique de la discipline à laquelle ils appartiennent. Pour réaliser cette histoire, on s’est d’abord penché sur le catalogue de la revue, soit l’ensemble des titres publiés entre 1968 et 2005. Ce fichier est composé de 527 références comprenant des informations telles que l’auteur, le titre, l’année, le titre du numéro, la nationalité de l’auteur et la nature de la contribution. Une deuxième série d’analyses a porté sur les thèmes des livraisons, thèmes indiqués par le titre général donné à chaque numéro (67 numéros entre 1968 et 2005). Finalement, une analyse des éditoriaux de tous les numéros publiés pendant la même période complète les analyses. Cette recherche empirique permet non seulement de tracer les contours de la transformation de la revue Criminologie, mais plus largement ceux de la discipline.
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 | 0.015 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".