Le Centre de recherche en civilisation canadienne-française (CRCCF) de l’Université d’Ottawa : 60 ans dévoués à la mémoire documentaire des francophones du Canada
Bibliographic record
Abstract
Premier centre d’archives à s’intéresser aux francophones hors Québec, le Centre de recherche en civilisation canadienne-française de l’Université d’Ottawa est aujourd’hui l’un des plus importants dépôts documentaires francophones au Canada à l’extérieur du Québec. Il a pavé la voie à plusieurs communautés qui désiraient rassembler en un seul endroit leur patrimoine documentaire, pour ainsi pérenniser leur mémoire et leur histoire. Son principal objectif est de promouvoir la recherche sur tous les aspects de la culture et de l’histoire canadienne-française, surtout en Ontario français, notamment en préservant près de six cents fonds d’archives et en les diffusant le plus largement possible. Au fil des ans, le CRCCF est ainsi devenu un lieu incontournable pour quiconque pose son regard sur le Canada français. Après soixante ans à oeuvrer pour la conservation des archives francophones au Canada, il est temps de dresser un bilan des réalisations du CRCCF, de faire le point sur ce qui a été accompli au cours des dernières décennies et sur les défis et les enjeux qui s’annoncent dans les prochaines années.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.009 |
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".