Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Qu’est-ce qui distingue fondamentalement le mystère de l’énigme, des codes à décrypter, ou encore des puzzles ? Tous les mystères sont-ils à résoudre ou doit-on formuler une nouvelle division entre, d’une part, les mystères indéchiffrables, voire « éternels », élevés au rang d’énigmes cosmiques, et, de l’autre, les mystères « artificiels », logiquement construits et employés à des fins ludiques ou maléfiques, comme c’est le cas des énigmes de récits policiers destinées à entretenir le spectacle de leur résolution ou de l’énigme de la Sphinge dont l’irrésolution justifie la terreur qu’elle abat sur Thèbes ? Les forces intellectuelles mobilisées dans le déchiffrement de ces différents types de mystères sont-elles toujours les mêmes ? Enfin, l’activité qui consiste à déchiffrer l’univers se distingue-t-elle de la sémiotique dans sa dimension la plus radicale ? Voilà autant de questions adressées dans ce numéro auxquelles nous ne pouvons qu’esquisser un début de réponse dans la présente introduction. Le résultat risque cependant de susciter la curiosité davantage que de la satisfaire.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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 it