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Record W4318212199 · doi:10.7202/1095737ar

Les barons perchés : essai sur l’émergence des mélanges dans la littérature juridique québécoise

2023· article· fr· W4318212199 on OpenAlexvenueaboutno aff
Noémie Gourde-Bouchard

Bibliographic record

VenueRevue de droit Université de Sherbrooke · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis les années 1960, les mélanges – ces recueils d’études offertes par des chercheurs à des collègues à l’occasion d’un anniversaire ou d’un départ à retraite – ont pris racine dans la littérature juridique québécoise, avant de se multiplier au cours des années 1990 et 2000. L’étude des premiers mélanges juridiques québécois permet de revisiter l’histoire de la doctrine à un moment crucial, soit la professionnalisation des professeurs de droit et l’émergence d’un véritable « corps » de juristes universitaires. Bien plus que de simples collections d’articles, les ouvrages appartenant à ce genre littéraire particulier se caractérisent par des éléments paratextuels précis, et témoignent des représentations que les juristes universitaires se font d’eux-mêmes ainsi que des relations qu’ils entretiennent entre eux. Les mélanges apparaissent ainsi comme des lieux d’expression et de revendication identitaire pour les professeurs de droit québécois; ils leur permettent de se raconter et d’asseoir davantage leur autorité à la fois dans le monde universitaire et à l’intérieur de la communauté juridique. Ces recueils d’articles, puisqu’ils sont le plus souvent agrémentés de descriptions des qualités des dédicataires, brossent un portrait du juriste universitaire idéal. Ils représentent ces personnages célébrés comme des êtres plus grands que nature, faisant la gloire de leur faculté de droit, voire de l’ensemble du droit québécois ou canadien.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.045
Threshold uncertainty score0.328

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.006
Science and technology studies0.0210.010
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.207
Teacher spread0.195 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
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