Constats du CALQ. vol. 1 n.1 Conseil des arts et des lettres - Janvier 2002
Bibliographic record
Abstract
*Conclusion. Ce bulletin a trace un portrait des artistes boursiers du programme de bourses du Conseil des arts et des lettres du Quebec en 1999-2000. Il a permis de dresser le profil demographique et professionnel des artistes ayant obtenu une bourse pour la realisation de leur projet de recherche ou de creation, leurs deplacements ou leur perfectionnement. L’analyse nous mene a plusieurs constats. En 1999-2000, presque un tiers des demandes a donne lieu a l’octroi d’une bourse. La majorite des artistes boursiers sont issus des disciplines artistiques de la musique et des arts visuels. La plus grande partie des bourses octroyees a servi a soutenir des projets de recherche et de creation pour des artistes professionnels ayant de 2 a 10 ans de pratique artistique. Les hommes representent 56,4 % de l’ensemble des boursiers dont l’âge moyen est de 40,5 ans. Trois boursiers sur quatre sont nes au Quebec, et deux sur trois resident a Montreal. La plupart (80 %) ont une formation en art de niveau universitaire et/ou de niveau collegial, et presque 40 % de l’ensemble des artistes boursiers ont participe a un ou plusieurs stages de perfectionnement au cours des cinq dernieres annees. La comparaison des caracteristiques des artistes inscrits au programme de bourses et des artistes boursiers du Conseil revele que la population des boursiers est representative (sexe, âge, lieu de naissance et de residence, groupe ethnoculturel, formation) de celle des artistes inscrits au programme de bourses. Les tableaux joints en annexe interesseront les lecteurs desireux d’obtenir plus de renseignements sur les caracteristiques demographiques et professionnelles des artistes boursiers du Conseil. Ils presentent, pour chacune des disciplines, les caracteristiques demographiques et professionnelles des artistes boursiers.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.066 | 0.008 |
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".