Bibliographic record
Abstract
Apprendre du passé, façonner l'avenir : réfexions sur une vie politique L'honorable Bob Rae Bonsoir à tous, Je suis vraiment ravi d'être des vôtres, malgré ces circonstances quelque peu inhabituelles.Vous ne savez pas à quel point j'aimerais me retrouver à Charlottetown, et vous côtoyer en personne.Arlene et moi avons toujours aimé nos très nombreuses visites à l'Île et nous avions hâte de revoir tous les amis que nous avons là-bas.Je regrette vraiment de ne pas pouvoir me joindre à vous.Je vous remercie de ce grand honneur.Je remercie Tom Symons, sa femme Christine, le Centre des arts de la Confédération et le conseil du Centre de leur générosité et de l'hommage qu'ils me rendent.Arlene a beaucoup aimé son expérience au CA du Centre et je vous suis très reconnaissant de l'honneur que vous me faites de même que de l'occasion que vous m'offrez de vous dire quelques mots aujourd'hui.Je vais faire une chose pour moi inhabituel.Ceux et celles qui me suivent dans le milieu politique ou qui m'ont écouté parler en diverses occasions savent que
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".