Caroline Dufresne, Conseillère en transfert pour Territoires innovants en économie sociale et solidaire (TIESS)
Bibliographic record
Abstract
Conseillère en transfert pour Territoires innovants en économie sociale et solidaire (TIESS)Caroline Dufresne a obtenu en 2013 une maîtrise en développement régional de l'Université du Québec à Chicoutimi.Depuis 2016, elle travaille comme conseillère en transfert pour Territoires innovants en économie sociale et solidaire (TIESS), une organisation à but non lucratif qui a pour mission de contribuer au développement territorial par le transfert de connaissances en outillant les organismes d'économie sociale et solidaire afin qu'ils puissent faire face aux enjeux de société de façon innovante et transformer leurs pratiques.L'organisme a trois mandats : 1) la liaison, qui permet de développer et de renforcer des liens entre l'ensemble des acteurs concernés par l'innovation sociale, spécifiquement en économie sociale et solidaire; 2) la veille, qui vise à répertorier et à identifier des expériences porteuses; et 3) le transfert de connaissances entre des chercheurs et des praticiens de l'économie sociale et du développement territorial. Madame Dufresne, merci de nous accueillir dans vos bureaux.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".