Le lieu du Nord
Bibliographic record
Abstract
Comment proposer une « cartographie du Nord » par l’analyse de lieux ou d’es paces qui concentrent une ou plusieurs formes de mémoire, tout en étant parfois laissés à l’abandon, voire condamnés à l’oubli ? Comment ces « territoires discursifs » se sont-ils constitués et, s’il y a lieu, ont-ils été abandonnés ? Comment ont-ils été réinventés ou convoqués par l’art, la photographie, la politique, la muséographie, le tourisme, la musique, l’architecture, le cinéma, la littérature ? Sont-ils partie prenante d’une mémoire septentrionale commune à plusieurs cultures du Nord ou d’une mémoire universelle ? Sont-ils aujourd’hui l’objet de visées prospectives ? Les articles qui composent le présent ouvrage, provenant d’une dizaine de pays, se veulent une réponse, bien partielle, mais tout de même nouvelle, à toutes ces interrogations. Avec des articles de Stéphanie Bellemare-Page, Jan Borm, Daniel Chartier, Florence Davaille, Alice Duhan, Tiffany Johnstone, Sabine Kraenker, Paul Landon, Brian Martin, Carmen Mata Barreiro, Odile Parsis-Barubé, Manon Regimbald, Jette Rygaard, Katri Suhonen, Ulla Tuomarla, Stéphanie Vallières et Maria Walecka-Garbalinska. Ce livre est copublié par les Presses de l’Université du Québec et l’Université de Stockholm.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".