Les archives de Marius Barbeau : une richesse à découvrir ou à redécouvrir
Bibliographic record
Abstract
Les archives de Marius Barbeau : une richesse à découvrir ou à redécouvrir benoît théRiAultMusée canadien de l'histoire « Est-ce que tout ce travail sera perdu jusqu'à ce qu'on le retrouve, dans cinquante ans ?» Marius Barbeau En 1965, dans une entrevue qu'il accordait à Laurence Nowry, son futur biographe, Marius Barbeau s'inquiétait que ses documents inédits puissent tomber dans l'oubli avant qu'on ne les redécouvre longtemps après son décès 1 .À l'évidence, les inquiétudes exprimées par Barbeau, concernant la pérennité de son travail, ne s'avérèrent pas fondées.Au Musée canadien de l'histoire, l'intérêt des chercheurs, pour le travail de Barbeau, ne s'est jamais démenti, du moins depuis les vingt dernières années.Ce qui a varié, ce sont évidemment les questionnements et la manière d'interroger les sources documentaires.Marius Barbeau lui-même et son époque sont depuis plusieurs années devenus sujets d'études 2 .Mais peut-on dire pour autant que les travaux de Barbeau demeurent pertinents ?Si oui, dans quelle mesure le sont-ils ?Marius Barbeau a été l'initiateur et il a œuvré dans tant de champs de recherche différents, qui sont aujourd'hui autant de domaines spécialisés, qu'il est difficile de croire qu'il ait pu tous les maîtriser.Chose certaine dans la plupart des cas, il a agi en véritable pionnier, nous laissant, pour en témoigner,
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".