Bibliographic record
Abstract
Vous êtes arrivée au Québec en 1992, à l'âge de 23 ans.Est-ce que votre formation musicale avait débuté en Yougoslavie ?Ana Sokolovic -En partie, oui.J'ai obtenu mon bacc.en Yougoslavie et j'ai fait ma maîtrise ici à Montréal.P. G. -Vous êtes venue au Canada à cause de la guerre ? A. S. -La guerre fait partie des raisons; je n'habitais pas dans une zone de combat, mais la situation était difficile.P. G. -Aviez-vous choisi de venir spécifiquement au Québec ? A. S. -C'est un peu une histoire de destin... J'étais francophile depuis ma jeunesse et surtout curieuse de connaître cette communauté francophone en Amérique du Nord.P. G. -Votre intégration s'est-elle faite rapidement? A. S. -Oui.En entrant à l'université, j'ai tout de suite fait partie de la communauté étudiante.P. G. -Est-ce que la manière d'enseigner la musique était très différente de celle que vous aviez connue ? A. S. -L'enseignement est semblable.Bien sûr, il y a des différences, mais elles tiennent plus des choix et des intérêts des institutions que de différences culturelles.C'est comme de comparer la faculté
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".