Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce texte est de proposer une analyse critique d’un guide pédagogique,En préparation pour le prochain CMA, saisi dans son contexte sociopolitique et discursif. Dans la mesure où ce guide vise à faire de l’éducation identitaire auprès d’une population scolaire dans un environnement minoritaire où s’actualisent des définitions identitaires différentes, dont certaines construites comme incompatibles, on comprend que le terrain est miné. Il l’est d’autant plus que le guide en question est produit dans le giron d’une activité, le Congrès mondial acadien (CMA), qui d’édition en édition suscite de vives oppositions et essuie d’acerbes critiques 1 soulevantin finedeux questions : « Qu’est-ce qu’un Acadien? », et « Qui a le droit de le définir? ». Dans ce cadre, a-t-on affaire à une énième manifestation de discours en concurrence ou, en dépit des embuches,En préparation pour le prochain CMAarrive-t-il finalement à tirer son épingle du jeu? C’est cette dernière lecture que je défendrai dans la présente contribution.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.063 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".