Bibliographic record
Abstract
Vous vous hâtez dans les corridors de l’universite, vous ne les hantez surtout pas. Vous vous etonnez de tenir dans ce lieu eclaire aux neons, aux fenetres scellees, depourvu de plantes et d’animaux. Inscrite au baccalaureat specialise en etudes francaises (autrement dit en litterature…), vous faites vos devoirs et lisez, lisez… Jamais pour le seul plaisir. Rien de gratuit. Tout pour le programme. Vous cherchez plus ou moins confusement des modeles, des miroirs, une lumiere, des nourritures celestes, une sensibilite qui s’approcherait de la votre. Parmi la multitude de narrateurs masculins depuis des siecles et des siecles amen, une femme peut-etre vous redonnerait a vous-meme? Gabrielle Roy vous remue un peu et Anne Hebert pas vraiment (trop classiques pour vous d’une espece plutot baroque mais vous l’ignorez encore); les textes de Marie-Claire Blais ne vous rejoignent pas au point de vouloir vous vautrer des annees durant dans son oeuvre; quant a l’extraterrestre Euguelionne de Louky Bersianik, vous ne l’avez pas encore croisee, mais ca viendrait un jour. Vous ne savez ou donner de la tete.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".