Bibliographic record
Abstract
Une tâche importante en philosophie est la lecture et l’analyse de textes pour en dégager les concepts. L’objectif de la présente étude est d’explorer la possibilité d’une assistance computationnelle pour effectuer cette tâche. Une méthode classique est le concordancier, mais celle-ci ne permet pas de distinguer les extraits où le concept n’est pas exprimé de manière canonique. Nous proposons une méthode permettant de reconnaître ces extraits, que nous appliquons à un corpus d’articles de la revue Philosophiques . Nous déterminons d’abord les extraits où le concept est exprimé de manière explicite. Ensuite, nous déterminons les extraits les moins susceptibles d’exprimer le concept cible. Enfin, nous utilisons plusieurs classifieurs afin de distinguer les extraits où le concept est exprimé de manière implicite. Les résultats montrent une différence significative entre les classifieurs les plus performants, machines à vecteurs de support et réseaux de neurones, et certains modèles probabilistes classiques.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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.
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".