Les sciences humaines à l’ère hypermnésique : les nouveaux défis de la recherche en arts et lettres
Bibliographic record
Abstract
En 2023, l’UNESCO célébrera les vingt ans de « la Convention pour la sauvegarde du patrimoine culturel immatériel » dont le but était d’assurer la préservation des pratiques, représentations, expressions, connaissances et savoir-faire que des communautés reconnaissent comme faisant partie de leur patrimoine culturel. L’initiative était ambitieuse, elle incluait l’identification, la documentation, la recherche, la préservation, la protection, la promotion, la mise en valeur, ainsi que la revitalisation des différents aspects de ce patrimoine. Les discussions qui ont mené à l’adoption de cette convention avaient commencé au tournant des années 1980, c’est-à-dire au début de ce que Milad Doueihi a qualifié de « grande conversion numérique ». Or, la Convention n’a pas pris en compte les bouleversements majeurs qui s’annonçaient et qui allaient avoir pour conséquence d’indifférencier le patrimoine culturel immatériel à l’intérieur du vaste univers infonuagique en formation. Il résulte de cela, aujourd’hui, un état paradoxal, celui d’une hypermnésie amnésiante, qui affecte particulièrement le champ des sciences humaines. Le projet LIRAHC, que décrit sommairement l’article, fait partie des initiatives actuelles qui tentent de distinguer les traces du patrimoine culturel du magma des données immatérielles, et d’en assurer la préservation autant que la diffusion.
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 | 0.023 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.055 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.023 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.008 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".