Bibliographic record
Abstract
Faut-il révéler l’envers du décor qui corrige certains mythes et légendes, et faire connaître la vérité ? Ce que nous faisons dans notre étude de quelques cas. Érasme écrit en 1509 : « Les hommes ne veulent pas être dérangés dans leurs légendes et n’aiment pas qu’on change leur vérité. » Le jugement d’Érasme reste-t-il d’actualité ? Nous traitons ici des légendes écrites par Pierre Poulin en 1897 sur l’origine des ceintures fléchées ; de la ceinture d’Isaac Brock censée lui avoir été donnée par Tecumseh ; de la toile de Thielke, en 1838, des chefs hurons portant ceinture fléchée, laissant l’impression qu’ils en sont les auteurs ; d’une ceinture au Musée Pitt-Rivers en Angleterre rapportée du Canada et censée amérindienne des plaines de l’Ouest ; de l’écrit de Cécile Barot qui a porté à confusion en notant qu’on « tresse » les ceintures plutôt que les tisser. Nous constatons qu’on ne veut pas toujours accepter l’envers du décor.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".