Éditorial: À propos des odes d'Horace et du fait d'être un examinateur
Bibliographic record
Abstract
Il y a de ´ja `quelques semaines que j'ai ve ´cu une expe ´rience qui arrive tre `s rarement au cours d'une carrie `re universitaire.On m'a demande ´d'agir a ` titre d'examinateur externe pour un me ´moire de maı ˆtrise au De ´partement des lettres classiques de mon universite ´.Comme la plupart d'entre vous, je crois que je suis une personne assez cultive ´e, mais voulez-vous bien me dire en quoi consiste mon savoir sur les classiques et pourquoi demanderait-on a `quelqu'un qui fait de la recherche sur le vieillissement, l'acce `s aux soins formels et informels et le ro ˆle des be ´ne ´voles de faire partie du jury d'examen d'une the `se sur ce sujet.La the `se s'intitulait « Old Age, Ageing and Death in Horace's Odes (Vieillesse, vieillissement et mort dans les odes d'Horace) », et avait e ´te ´re ´dige ´e par Aara Macauley.Son directeur de the `se m'a dit qu'il tentait souvent de se ´lectionner des personnes a `l'exte ´rieur du domaine des sciences humaines pour l'examen des the `ses de ses e ´tudiants.Je peux confirmer que cette the `se e ´tait un texte de recherche vraiment exceptionnel et tre `s agre ´able a `lire, mais il m'a aussi porte ´a `re ´fle ´chir aux de ´fis en tant que re ´dacteur en chef de La Revue canadienne du vieillissement (RCV).
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 | 0.010 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.024 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.007 |
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".