Bibliographic record
Abstract
Cette étude qualitative constitue l’étape empirique d’un projet portant sur les comportements informationnels des membres de l’Union des écrivaines et des écrivains québécois (UNEQ). Grâce à un cadre théorique inspiré des travaux de Pierre Bourdieu sur le champ littéraire, repéré également dans la littérature, elle décrit les pratiques des écrivains quant à leurs besoins, recherche, utilisation et diffusion d’information, unissant les données recueillies lors d’un sondage, une analyse de contenus web et des entrevues. Les résultats montrent que les avantages et désavantages apportés par le numérique créent parfois un sentiment d’incohérence entre les ressources utilisées et la diffusion en ligne. Par ailleurs, la relation avec les professionnels de l’information pourrait être repensée à l’étape de la création du texte, quant à l’organisation du paratexte numérique et pour la compréhension des outils web à la portée des écrivains. Cela dit, il faudrait que cela participe d’une transformation plus large du champ, car la perception de la légitimation continue pour l’instant de suivre les voies traditionnelles de l’illusio.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".