Bibliographic record
Abstract
On connaît la célèbre chanson enfantine qui met en scène un échange verbal entre la mère Michel et Lustucru à propos d'un chat perdu.Intégrant les premiers recueils de chants pour les enfants publiés au xix e siècle, la chanson présente habituellement ces trois couplets : C'est la mèr'Michel qui a perdu son chat, Qui cri'par la f 'nêtre à qui le lui rendra Et l'compèr' Lustucru qui lui a répondu, Allez la mèr'Michel, votre chat n'est pas perdu.C'est la mèr'Michel qui lui a demandé : Mon chat n'est pas perdu !vous l'avez donc trouvé ?Et l'compèr' Lustucru qui lui a répondu : Donnez un'récompense, il vous sera rendu.Et la mèr'Michel lui dit : C'est décidé Si vous rendez mon chat, vous aurez un baiser.Le compèr' Lustucru, qui n'en a pas voulu, Lui dit : pour un lapin votre chat est vendu 1 .Que plusieurs questions laissées sans réponses génèrent une fine intrigue explique en grande partie son succès.Pourquoi le chat est-il perdu ?S'est-il enfui ou a-t-il été enlevé par Lustucru ?Que la mère vocifère « à qui le lui rendra » 1. Version reproduite par Widor, 1884, p. 53.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".