Bibliographic record
Abstract
Ce texte fait suite à la présentation de l’autrice lors du cycle de conférences « Les soirées de la justice : Les acteurs de justice face aux changements et à l’innovation ». Les légistes sont des acteur.trices de justice, dont la responsabilité est de traduire une orientation politique en langage normatif. Pour ce faire, iels peuvent bénéficier de l’appui de spécialistes comme les jurilinguistes et les réviseur×es légistiques. La pratique de la légistique a dû par le passé évoluer et s’adapter pour faire une plus grande place à une rédaction plus « juste », notamment sur le plan du respect des langues officielles et du bilinguisme. Les légistes doivent aujourd’hui prendre acte de la complexité des textes normatifs, et chercher à diminuer la complexité apportée à ces textes par la manière dont ils sont rédigés. En français, cela signifie notamment porter une attention particulière à la syntaxe et à l’expression abstraite, comme le montrent certains exemples tirés de la Loi sur la protection du consommateur et du Code civil du Québec.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".