Bibliographic record
Abstract
Cette idée d'écrire les traces d'une oeuvre est plutôt séduisante. Mes objets, sujets principaux de ce texte, ont effectivement une belle histoire derrière eux et auront dérivé d'un long processus. Chaque objet se créa tout doucement, en attirant un autre et un autre, d'où la répétition du mot objets dans le titre choisi, jusqu'à avoir sous les yeux un foisonnement dont le rôle est maintenant d'éveiller une curiosité et de transmettre une passion des objets. Un appétit pour les belles choses. À l'image de l'accumulation lente mais continue d'objets, la réflexion qui suit s'articule autour de plusieurs thèmes et enumerations, dressant ainsi une description progressive et linéaire de mes recherches. Il y a aussi une présence intentionnelle de redondances. Souvent, des thèmes et des concepts ont été repris et redits, sous de nouveaux angles, afin d'introduire et d'expliquer d'autres thèmes et concepts avec lesquels ils sont étroitement liés. C'est ni plus ni moins une sorte d'inventaire que j'expose, à l'instar de celui que mes objets proposent.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".