Bibliographic record
Abstract
Les sociétés animales ont toujours fasciné. À la curiosité naturaliste pour ces fonctionnements autres, mais comparables, s’adjoignent des intentions variées se rapportant à nos propres sociétés humaines, aussi bien pour puiser dans leur organisation la légitimité naturelle d’un modèle économique, politique ou social à défendre, que pour chercher en elles l’inspiration pour inventer de nouvelles manières de faire ensemble, entre humains, mais aussi, de plus en plus, avec les autres vivants. Qu’elles nourrissent notre représentation du travail ou du pouvoir, qu’elles nous donnent des leçons de morale et d’éthique, ou que l’on interroge les formes d’intelligence par lesquelles elles agissent dans leur environnement et construisent leurs relations, les organisations collectives animales sont donc au cœur de constructions de sens cruciales, sur lesquelles différentes disciplines se penchent. La sémiotique, en tant que théorie des processus par lesquels nous sécrétons du sens, permet de mettre ces constructions signifiantes au cœur de notre étude et de faire dialoguer différentes disciplines qui la prennent en charge. Le colloque Existences collectives. Perspectives sémiotiques sur la sociabilité animale et humaine qui s’est tenu en octobre 2022 s’est donné cette visée, en poursuivant le cycle de zoosémiotique du Gasp8 qui a déjà donné lieu à deux colloques : « La parole aux animaux. Conditions d’extension de l’énonciation »1 et le colloque « Viande(s). Stéréotypies sémiotiques e
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".