Bibliographic record
Abstract
Les années 2017 et 2018 ont été ponctuées de débats concernant le destin des monuments.À La Nouvelle-Orléans, aux États-Unis, quatre œuvres commémorant la Confédération et la guerre de Sécession ont été retirées en mai 2017.Dans les mois qui suivirent, les villes de Baltimore, Charlottetown, New York, Los Angeles et Durham se sont aussi délestées de monuments témoignant d'un passé esclavagiste.Les exemples de destruction et de déboulonnement ne se limitent pas aux États-Unis; on peut citer des cas semblables en Australie, en Hongrie et en Belgique, qui révèlent un malaise grandissant par rapport aux héritages coloniaux, religieux, totalitaires et autres.Au Canada, dans la foulée du rapport de la Commission de vérité et réconciliation (2015), les monuments présentant des personnages historiques ayant contribué au racisme systémique et à la marginalisation des peuples autochtones sont de plus en plus décriés.Une statue dédiée au général Edward Cornwallis, militaire britannique et gouverneur de la Nouvelle-Écosse de 1749 à 1752, a notamment été retirée d'un parc de la Ville de Halifax, le 31 janvier 2018, à la suite de pressions populaires contre la présence dans l'espace public de la figure de cet homme, connu pour avoir offert une prime à quiconque lui rapporterait un scalp d'homme, de femme ou d'enfant mi'kmaq.Si le malaise n'est pas partagé par tous, et que certains refusent toute remise en question des monuments, un constat doit néanmoins être posé : ce qu'Henri Lefebvre décrivait Le destin des monuments : réflexions sur la commémoration publiqueAnnie Gérin [N]ous avons besoin de l'histoire […] pour vivre et pour agir, non pas pour nous détourner commodément de la vie et de l'action, encore moins pour embellir une vie égoïste et des actions lâches et mauvaises.Nous ne voulons servir l'histoire que dans la mesure où elle sert la vie.
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 | 0.010 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".