Bibliographic record
Abstract
"La langue sert tantôt de terrain de jeu, tantôt de champ de bataille aux différents mouvements qui \naniment une société. Pensons à la concurrence récente d’autrice à côté d’auteure, dont l’usage était \njusqu’alors plus fréquent au Québec, qui a provoqué un débat sur les procédés linguistiques de féminisation \net sur les enjeux de visibilisation des femmes dans la langue. Dans une autre perspective, \nl’emploi de bonjour-hi dans les commerces montréalais et la concurrence de take-out et pour emporter \névoquée sur Twitter par l’Office québécois de la langue française à l’automne 2020 ont entraîné \ndes débats qui ne portaient pas sur les mots eux-mêmes, mais sur le statut du français par rapport à \nl’anglais au Québec. Par ailleurs, des débats n’ayant pas pour origine un objet linguistique peuvent \naussi faire une large part à la langue. Prenons l’exemple de l’emploi d’inconduites sexuelles dans \nla foulée du mouvement #MeToo, qui a suscité de nombreuses réactions de la part de personnes \njugeant que l’expression contribuait à la banalisation des gestes posés. [...]"
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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 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; a candidate call from one teacher head, 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".