Bibliographic record
Abstract
Chers lecteurs et lectrices, Nous sommes très heureux de vous présenter ce numéro de la Revue canadienne de recherche sur les OSBL et l'économie sociale (ReCROES)!Veuillez vous joindre à nous pour accueillir dans notre équipe éditoriale le Micheal Shier, professeur de travail social à l'Université de Toronto, qui assumera la responsabilité des comptes rendus de livres.Mike Shier a de nombreuses années d'expérience dans la gestion de la revue Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly et nous sommes ravis de le recevoir dans notre équipe.On a parfois l'impression que de nombreuses années, voire des décennies, se sont écoulées depuis le début de la pandémie et les attaques russes en Ukraine.Cependant, tout a commencé il y a trois ans seulement et perdure encore aujourd'hui.Ces événements ont eu un grand impact sur nos vies et sur la réalité des organismes sans but lucratif et de l'économie sociale.Par surcroît, on doit faire face aux progrès de l'intelligence artificielle.Bien qu'on ne traite pas de ces événements en tant que tels dans le numéro actuel, ils demeurent certainement présents en arrière-plan. Dear Readers,We are very happy to present this issue of the Canadian Journal of Nonprofit and Social Economy Research (CJNSER)!
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.402 | 0.230 |
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".