Bibliographic record
Abstract
Un mot de la rédactriceJe suis heureuse de présenter ce numéro spécial pour lequel Robert Shepherd et Kathryn Graham sont les rédacteurs invités.Ces derniers ont rassemblé des contributions importantes portant notamment sur un cadre juridique et épis témologique pour l' évaluation dans un contexte autochtone, de même que des exemples de la façon dont cela se traduit en pratique.Nous avons encore beaucoup à apprendre et à établir dans ce domaine de l' évaluation, et Shepherd et Graham articulent très clairement les gestes qui doivent être posés pour faire progresser notre pratique et nos connaissances à cet égard.Je remercie du fond du coeur les rédacteurs invités, les auteurs et les évaluateurs qui ont rendu possible ce numéro et j' espère que nos lecteurs et lectrices se trouveront enrichis par les messages importants qui y sont communiqués.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.015 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".