Bibliographic record
Abstract
Le principe de notre Café littéraire est d'inviter un.e auteur.e arabe et de faire lire certains de ses morceaux suivis de leur traduction par nos étudiants débutants. Ce Café littéraire a débuté par une présentation de l'auteure S. ZOUEIN (voir ci-dessous), s'est poursuivi par une lecture de poèmes choisis et de leur traduction en français. La troisième partie a consisté en un débat sur le thème « Entre deux langues, deux géographies, deux histoires ». Invités : Nestor Ponce et Daniel Garcia Helder.Sabah Zouein (1955 – 2014) Libanaise, de mère argentine (née en argentine ), de grands- parents maternels espagnols et de père libanais. Diplômée en sociologie et journaliste, critique littéraire et traductrice, Sabah Zouein est avant tout poétesse. Elle a publié dix recueils de poésie dont les quatre premiers écrits d’abord en français ont été traduits par elle-même en arabe. Elle a produit plusieurs anthologies sur la poésie libanaise, une en arabe, deux en espagnol et une en français au Quebec. A cheval sur six langues, elle a toujours vécu à Zouk Mosbeh près de Beyrouth.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.009 |
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.
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".