Étude comparative des fonctionnalités des moteurs de recherche d'images sur Internet
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.
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le réseau Internet offre un gisement d’images numériques considérable [1]. La localisation de ces images passe le plus souvent par l’utilisation d’outils de recherche spécialement dédiés à la recherche d’images. Si la littérature est assez riche en ce qui concerne les outils de recherche de pages web [2-7], peu d’articles ou d’études se sont attachés jusqu’à présent à décrire le fonctionnement des outils de recherche d’images [8-15]. L’objectif de cet article est donc de comparer les fonctionnalités de ces outils de recherche, en distinguant ceux qui dérivent directement d’outils de recherche de pages web de ceux qui ont été spécialement créés et développés pour la recherche d’images sur Internet.
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 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 | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 it