Bibliographic record
Abstract
Le sujet des restes humains en archéologie rejoint des questionnements d’ordre éthique ou sociétal qui mettent en jeu la notion de « dignité » et donc de « respect » dû au corps humain. Dans la recherche archéologique, le « reste humain » est, dans une certaine mesure, un objet d’étude comme les autres biens archéologiques. Cette normalité résulte du caractère scientifique de la démarche, mais également de l’anonymat qui s’attache le plus souvent aux restes humains mis au jour. Cette dualité entre éthique et déontologie professionnelle se retrouve logiquement dans l’appréhension juridique du sujet. Il existe ainsi des normes générales relevant du droit civil ou du droit funéraire qui ne concernent pas spécifiquement l’archéologie, mais qui peuvent s’appliquer à certaines de ses situations. Des normes particulières sont nécessaires pour concilier les enjeux éthiques liés aux restes humains avec les enjeux scientifiques de l’archéologie. Mais la définition de telles normes n’est pas aisée comme en témoignent les récents travaux en France autour de la loi relative à la liberté de la création, à l’architecture et au patrimoine (LCAP).
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 | 0.009 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.044 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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 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".