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Sonner l’alarme : Notes de la rédactrice en chef Alexandrine Boudreault-Fournier

2025· article· fr· W4408158035 on OpenAlexaffvenueabout
Alexandrine Boudreault‐Fournier, Sue Frohlick, Karoline Truchon

Bibliographic record

VenueAnthropologica · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Literary Studies
Canadian institutionsUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec les rédactrices adjointes, Sue Frohlick et Karoline Truchon E n automne 2023, nous avions diffusé un appel à contributions « Sonner l'alarme » pour la nouvelle section d'Anthropologica appelée « Semences », une section dédiée à la germination et à la croissance d'idées liées à l'actualité et aux débats.Bien que nous ayons lancé notre appel à « tirer la sonnette d'alarme » il y a plus d'un an, il est inquiétant de constater à quel point cela est pertinent aujourd'hui, peut-être même davantage que ça ne l'était à l'époque.Revenons donc en arrière pour mieux saisir l'ampleur de cette affirmation.L'été 2023 a officiellement été le plus chaud jamais enregistré dans le monde entier.Au Canada, la saison des incendies de forêt de 2023 a été la plus destructrice jamais enregistrée, « comme aucune autre année, avec une marge stupéfiante », 1 avec plus de 6 500 incendies de forêt signalés au début du mois de septembre.Le Canada n'a pas été le seul pays confronté à cette terrible situation : dans l'hémisphère nord, des incendies sans précédent ont détruit des millions d'hectares de forêts en Russie, mais aussi en Grèce, au Portugal et à Maui, à Hawaï.Alors que nous écrivons ces lignes, des milliers de pompiers luttent toujours contre les flammes dans le comté de Los Angeles, qui est densément peuplé.Les incendies de forêt sont désormais des évènements catastrophiques anticipés que le gouvernement, la population et les survivants doivent, tôt ou tard, se préparer à combattre.Les incendies de forêt sont ainsi une preuve frappante -une sonnette d'alarme claire -que nous perdons du terrain dans ce monde qui évolue rapidement et de manière spectaculaire.Les incendies font partie des évènements qui nous ont incités à lancer cet appel, mais ce ne sont pas les seuls.Les attaques meurtrières coordonnées en Israël menées par le groupe militant islamiste Hamas, le 7 octobre 2023, ont provoqué une riposte militaire dans la bande de Gaza.Après quinze mois de Sonner l'alarme 1 Anthropologica 66.2 ( 2024)

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Editorial · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.115
Threshold uncertainty score0.229

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0120.007
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0020.003
Research integrity0.0080.016
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.002

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.355
Teacher spread0.340 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEditorial

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes3
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