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Record W2622416806 · doi:10.3917/enic.021.0239

Vers des sociétés du savoir : un projet social

2017· article· fr· W2622416806 on OpenAlexaff
Gaëtan Tremblay

Bibliographic record

VenueLes Enjeux de l information et de la communication · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La vision élaborée dans le document présenté par l’UNESCO à Tunis en 2005, reprise et mise à jour en 2013 dans le rapport rédigé par Mansell et Tremblay, esquisse le cadre général de construction de sociétés du savoir diverses, dynamiques et évolutives fondées sur le respect des personnes, des cultures et de l’environnement. L’évocation de cet horizon fait l’objet du premier point de cet article. La mise en œuvre de ce projet, utopique à maints égards, de sociétés du savoir plurielles et respectueuses des droits de la personne humaine, implique l’adoption de stratégies diverses certes, selon les cultures et les contextes socio-économiques, mais qui relèvent partout d’une même approche de concertation des différents groupes d’acteurs concernés. La discussion de cette articulation entre l’unicité et de la diversité des sociétés du savoir fait l’objet du deuxième point. Le projet de sociétés du savoir ne suscite cependant pas partout le même enthousiasme. Il doit faire face à l’ignorance, à l’indifférence et parfois même à une opposition farouche, voire violente, de la part de différents groupes sociaux, économiques et politiques. La présentation des principales embûches qui font obstacle au développement des sociétés du savoir constitue le troisième point de cet exposé. Une proposition en guise de conclusion : les sociétés du savoir sont des projets sociaux qui s’enracinent tant dans l’exercice du sens critique que dans l’élaboration utopique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.924
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0080.003
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.106
GPT teacher head0.367
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2017
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