Bibliographic record
Abstract
r em erci em e n tsMa gratitude va d'abord à mes parents, à qui je dois énormément, ainsi qu'au reste de ma famille : mon frère Éric, ma grand-mère Florence, mon oncle Jean-Pierre et tous les autres, Marie y compris.Plusieurs amis m'ont épaulé durant les dernières années, et je leur en suis très reconnaissant : Laurent Samson, Francis Fournier, Cosmin Dina, Steve Robitaille et de nombreux autres.Merci aussi à Pierre Poupart, Robert Gendreau, Alix Poulin, Michel Grenier pour leur écoute et leur soutien moral.Ce livre est le fruit d'une thèse de doctorat achevée en 2017 à l'Université de Montréal.Je remercie chaleureusement mon directeur de thèse, Marcello Vitali Rosati, ainsi que mon codirecteur, Michael Eberle Sinatra, pour leur aide précieuse et leur ouverture d'esprit.Depuis l'école primaire, des enseignants m'ont inspiré et m'ont donné le goût de la connaissance.Je tiens à témoigner une reconnaissance particulière à certains d'entre eux : Paul Chaballe, Nicole Borremans, Jean-Serge Baribeau, Stéphane Leclerc, sans oublier le mémorable Jean-Claude Richard.De même, durant mon doctorat, certains professeurs de l'Université de Montréal ont joué un rôle important pour moi : merci à Benoît Melançon, Michel Pierssens et Serge Cardinal.Ma reconnaissance va également à Wladimir Krysinski, mon ancien directeur de maîtrise, ainsi qu'à Françoise Lionnet, qui a dirigé mes recherches postdoctorales alors que je terminais la rédaction de ce livre.Je remercie tout autant Jean-François Chassay, professeur fort apprécié durant mon baccalauréat à l'Université du Québec à Montréal et directeur de la collection « Cavales » aux Presses de l'Université de Montréal, qui a lu et annoté mon manuscrit avec une grande rigueur
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 | 0.008 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.272 | 0.147 |
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".