Régina Leiggener, Interagir pour innover : une technologie médicale au coeur du réseau, Bern, Peter Lang SA, 2008, 292 p.
Bibliographic record
Abstract
Leiggener, Interagir pour innover : une technologie médicale au cœur du réseau, Bern, Peter Lang SA, 2008, 292 p. Cet ouvrage provient d'une thèse de doctorat en géographie qui fait l'orgueil de notre collègue Antoine Bailly de l'Université de Genève puisque sa thésarde s'est vue décerner le Prix Aydalot décerné chaque année à la meilleure thèse soumise à l'arbitrage de l'Association de science régionale de langue française.Ainsi, lors du colloque de 2005, à Dijon, Régina Leiggener fut invitée à présenter le résumé de sa thèse.Fortement impressionné, autant par la forme et le fond de la présentation, je suis allé féliciter la lauréate lui disant que j'allais attendre impatiemment le volume annoncé.À l'instar d'Anne, la sœur de Barbe Bleue qui ne voyait rien venir, il m'a fallu aller aux sources.Ma démarche aurait eu pour effet de stimuler Régina Leiggener à donner suite à la promesse formulée lors de son passage aux pays des ducs de Bourgogne.J'en veux pour preuve notre échange de courriels.Des propos qui furent confirmés de vive voix en terre québécoise lors d'un passage de l'auteure au moment où nos érables commençaient à couler suite à l'hiver interminable que l'on a connu.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.021 |
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".