Bibliographic record
Abstract
Dans les années 1990 au Canada, le plus grand stock de morues au monde s’effondre. Les sciences halieutiques canadiennes sont considérées comme responsables : elles n’ont pas réussi à fixer de bons quotas et réguler cette ressource soumise à une surpêche. Cet échec conduit à une crise de l’expertise, qui se déploie dans plusieurs directions. Les façons de produire des connaissances sur la biodiversité marine au sein du Ministère Pêches et Océans Canada - dans un régime de « science gouvernementale » - deviennent la principale source de controverses. Celles-ci se poursuivent encore car les populations de morue ne se restaurent pas, malgré les moratoires sur la pêche et les prévisions scientifiques. Cet article montre comment des réorganisations épistémiques s’opèrent alors pour nouer des collaborations au-delà des spécialités afin d’obtenir une approche écosystémique, voire globalisée de l’océan. Les méthodes et les résultats divergents traduisent la diversité des visions adoptées pour gouverner l’effondrement du vivant et ses conséquences.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".