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Record W3216093678 · doi:10.7202/1083869ar

Les sciences humaines à l’ère hypermnésique : les nouveaux défis de la recherche en arts et lettres

2021· article· fr· W3216093678 on OpenAlexaffvenue
Jean-Marc Larrue

Bibliographic record

VenueTangence · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Heritage Management and Preservation
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.943
Threshold uncertainty score0.996

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.459
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.070 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes2
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