Présentation du numéro
Bibliographic record
Abstract
Ce numéro de la Revue Jeunes et Société regroupe des articles composant une partie \nd’un dossier thématique et un article hors thème. Comme toujours, chacun de ces \narticles est soumis au même processus d’évaluation par les pairs. Le numéro s’ouvre sur \nla première partie d’un dossier sur les dimensions territoriales du parcours des jeunes, \nqui se poursuivra dans le prochain numéro de la revue. Nous remercions \nchaleureusement les trois rédacteurs et rédactrice invités, Marco Alberio, professeur à \nl’Université du Québec à Rimouski et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en \ninnovation sociale et développement des territoires, María Eugenia Longo, professeure \nchercheure à l’Institut national de la recherche scientifique du Québec et titulaire du \nvolet Emploi et entrepreneuriat de la Chaire-réseau de recherche sur la jeunesse du \nQuébec ainsi que Mircea Vultur, professeur-chercheur à l’Institut national de la \nrecherche scientifique du Québec, pour avoir piloté ce dossier et pour avoir réalisé le \ntravail de problématisation de cette thématique. Ce dossier vient contribuer à l’amorce \nd’un dialogue entre deux champs d’études qui, comme ils le rappellent, se croisent \nencore trop peu : les études sur le développement territorial et les approches \nsociologiques de la jeunesse.
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 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.400 | 0.272 |
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".