Traverser des saisons avec Mony Elkaïm. Contribution à l’évolution de nos pratiques
Bibliographic record
Abstract
Nous avons eu le privilège de traverser un grand nombre de saisons avec Mony Elkaïm. Une proximité personnelle et professionnelle intense en sol québécois, suivie de moments à distance propices à l’intégration. Étant remués par son départ et inévitablement parties prenantes de ce que nous cherchons à décrire, il demeure excessivement difficile d’isoler les apports spécifiques de Mony à l’évolution de nos pratiques. Un lien marquant, développé au fil du temps. Des rencontres empreintes de chaleur humaine, de curiosité et de mutualité. À la suite de son décès, dans le contexte si particulier des adieux interdits 1 et grâce à la bienveillante initiative des Cahiers Critiques, nous avons transformé nos rencontres d’écriture en un rituel de mémoires partagées. Dans cet article, nous racontons d’abord des petites histoires inédites qui ont touché chacun des membres de notre fratrie professionnelle. Puis, nous cherchons ensemble à identifier quelques apports spécifiques à l’évolution de notre compréhension clinique et de nos pratiques.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.027 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".