Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSLes auteurs du présent ouvrage aimeraient tout d'abord remercier leurs collègues et amis Adam Chapnick et Craig Stone, qui, les premiers, les ont encouragés à travailler à une adaptation française du manuel de rédaction en anglais qu'ils avaient eux-mêmes écrit et publié en 2008.Ce manuel doit énormément à son modèle original, dont il épouse d'ailleurs la structure et l'essentiel de l'argumentation.De même, le présent ouvrage a largement bénéficié des exposés et des cours de méthodologie qui ont été donnés dans le cadre des programmes d'enseignement du Collège des Forces canadiennes.En ce sens, ce manuel doit donc beaucoup aux étudiants de cet établissement.Nous voudrions remercier l'Académie canadienne de la Défense, et le colonel Bernd Horn, pour le soutien financier essentiel obtenu pour la réalisation de ce livre.Les auteurs aimeraient également remercier les cadres d'enseignement du Collège et, en particulier, Miloud Chennoufi pour son apport à l'amélioration stylistique de ce manuel.Merci également aux lieutenants-colonels Steve Jourdain et Kevin Brown pour leurs commentaires et suggestions afin d'améliorer et d'adapter le contenu en fonction des besoins de l'enseignement militaire.Nos remerciements vont aussi à Megan Sproule-Jones pour l'indexation du livre.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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 teacher head, 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".