Bibliographic record
Abstract
beRtRAnd beRgeRonSociété québécoise d'ethnologie J'ai des fils, disait l'autre, et ils grandissent et je ne les aurai pas enseignés.Je ne dépose donc rien en eux.Et où irai-je une fois mort ?Antoine de Saint-Exupéry 1 Préambule Le projet de dépouiller la correspondance entre Marius Barbeau et Victor Tremblay m'est venu à la suite de l'annonce du colloque en l'honneur de l'éminent ethnologue.Lors d'un précédent colloque qui portait sur les prêtres collecteurs 2 , j'avais découvert fortuitement, en fouillant dans le fonds M gr Victor-Tremblay à la Société historique du Saguenay, que Marius Barbeau lui avait prodigué des conseils pour l'instauration d'un musée régional 3 .Je n'avais pas poussé plus avant mes investigations, mon projet d'alors explorant un autre domaine de l'œuvre du père de l'histoire saguenéenne 4 .La tenue de ce colloque m'offre l'occasion de revenir sur cette correspondance et de l'examiner en détail avec, pour toile de fond, la problématique des terrains d'enquête.dans cet échange épistolaire, lequel du terrain de l'historien ou du terrain de l'ethnographe allait prédominer et imposer sa
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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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.010 |
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".