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Record W4390335402 · doi:10.3917/lms1.274.0245k

Tim Strangleman, Voices of Guinness. An Oral History of the Park Royal Brewery , New York, Oxford University Press, 2019, 208 p. Lachlan MacKinnon, Closing Sysco. Industrial Decline in Atlantic Canada’s Steel City , Toronto, University of Toronto Press, 2020, 304 p.

2021· article· en· W4390335402 on OpenAlexaboutno aff
Steven High, Cécile Deniard

Bibliographic record

VenueLe Mouvement social · 2021
Typearticle
Languageen
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsClosing (real estate)HistoryPolitical scienceLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

Véronique Ginouvès et Isabelle Gras (dir.),La diffusion numérique des données en SHS.Guide des bonnes pratiques éthiques et juridiques, Aix-en-Provence, Presses universitaires de Provence, « Digitales », 2018, 340 p.Alors que, depuis les années 1990, la conservation et les usages scientifiques des archives produites par la recherche font l'objet d'une abondante littérature en sciences sociales 1 , l'ouvrage publié sous la direction de Véronique Ginouvès, responsable de la phonothèque de la Maison méditerranéenne des sciences de l'homme (MMSH), et Isabelle Gras, conservatrice de bibliothèque au Service commun de la documentation d'Aix-Marseille Université, s'attaque à la nouveauté des problèmes nés de la numérisation de ces archives et de leur diffusion et offre au lecteur les résultats d'une réflexion interdisciplinaire et interprofessionnelle réunissant chercheurs, archivistes et conservateurs.Si le débat sur le libre accès aux résultats de la recherche est désormais relativement bien balisé, l'accès aux données et aux matériaux engendrés par l'acte de recherche soulève, dans le champ particulièrement sensible des sciences sociales, des questions encore largement ouvertes.Le titre peut être trompeur : le lecteur ne trouvera pas dans cet ouvrage un manuel de synthèse ou un cadre normatif, mais plutôt un large panorama des tensions et des paradoxes que posent l'archivage numérique et la diffusion des données.La question centrale est alors de savoir comment concilier respect des personnes et protection des données personnelles avec le droit à la connaissance et la liberté de la recherche.Elle est traitée à partir de cas concrets qui, à chaque fois, donnent lieu à des compromis et des choix singuliers engageant le droit, l'éthique et des déontologies professionnelles parfois conflictuelles.Résolument pragmatique, ce « guide », fruit d'un processus d'écriture qui fut d'abord un blog 2 , donne des repères et des outils pour agir dans un paysage juridique en construction et tente de combler ainsi un certain retard français par rapport au monde anglo-saxon et à l'Europe du Nord.Foisonnant, l'ouvrage réunit dix-huit contributions (hors introduction) dans deux parties qui se différencient par leur contexte de production : la première, 1. Sans viser l'exhaustivité, on peut citer chronologiquement : R. Silberman, « Les sciences sociales et leurs données », rapport du ministère de l'Éducation nationale, de la Recherche et de la Technologie, 1999.En ligne : www.ladocumentationfrancaise.fr/var/storage/rapports-publics/004000935.pdf ; F. Cribier et É.Feller, « Projet de conservation des données qualitatives des sciences sociales recueillies en France auprès de la "société civile".Rapport présenté au ministère délégué à la Recherche et aux Nouvelles technologies », rapport CNRS-EHESS, Lasmas, 2003 ; B. Müller, « Archiver les sciences humaines et sociales.Informations, positions de problèmes et propositions », rapport pour l'Institut des sciences humaines et sociales du CNRS, 2012 ; B. Müller et S. Wolikow (dir.), « Sciences sociales : archives de la recherche », Genèses, n° 63, 2006, p. 2-87 ; M. Cornu, J. Fromageau et B

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.906
Threshold uncertainty score0.187

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.004
Scholarly communication0.0040.008
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0420.009

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.157 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

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Citations0
Published2021
Admission routes1
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