Bibliographic record
Abstract
PRÉFACE À LA TRADUCTION FRANÇAISEC'est avec un plaisir indéniable que je vois enfin paraître la version française de ce livre, de toute évidence fort apprécié si l'on en juge par les ventes, par ses traductions en japonais, en persan (à deux reprises), en turc, en italien et en chinois et enfin, par la proposition du premier éditeur d'en publier une nouvelle édition révisée en 2010, sans compter les nombreuses lettres envoyées par des lecteurs du monde entier.Francophile résolu ayant choisi il y a quinze ans de faire ma vie dans une société de langue française, j'ai toujours été déçu et blessé de ne pas voir paraître la traduction française de mon livre, en particulier si l'on considère le petit nombre d'ouvrages récents sur la Route de la soie dans cette langue.J'ai songé à procéder moi-même à la traduction lorsque les Presses de l'Université Laval m'en ont donné l'occasion en 2006, mais, considérant qu'il méritait mieux que ce que mon niveau de français écrit pouvait offrir, j'ai préféré en traduire un autre, paru en 2007 sous le titre de L'Iran, creuset de religions, sous une forme qui a grandement profité de l'expertise de madame Anne-Hélène Kerbiriou.La version éloquente et rigoureuse de mon estimé collègue, Benoit Léger, m'a convaincu que j'avais bien fait d'attendre.Je suis d'autant ravi que ce livre est édité par les nouvelles Presses de l'Université Concordia.Le fait que ces presses bilingues aient choisi de publier un premier ouvrage en français me rappelle encore une fois ce que j'aime le plus de Montréal : une vision résolument
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.086 | 0.020 |
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".