Bibliographic record
Abstract
Je tiens à remercier très sincèrement toutes les personnes qui m'ont aidée soit, en m'accordant du temps, en acceptant de me recevoir pour répondre à mes questions, en m'expliquant leur point de vue, en entendant le mien, mais surtout en m'encourageant à poursuivre cette aventure à la fois merveilleuse et éprouvante qu'est la rédaction d'un mémoire.À ce titre, Je souhaite témoigner une infinie reCOlU1alssance à ma directrice de recherche, Me Diane L. Demers pour ses critiques sans complaisance et toujours constructives, sa rigueur, sa disponibilité, son soutien constant et son humanité.Je souhaite en outre remercier Solange Drouin, vice-présidente aux affaires publiques et directrice générale à l'ADISQ, Lyette Bouchard, directrice générale adjointe à l'ADISQ et Me Stéphanie Hénault, directrice des relations de travail à l'ADISQ pour m'avoir dOlU1é la chance, il y a plus de six ans, de travailler au sein d'une équipe passiolU1ée par le milieu des arts et de la culture et pour m'avoir permis de poursuivre mes études tout en travaillant.Je désire, qui plus est, saluer et remercier chaleureusement Marie Filion pour avoir relu très attentivement ce mémoire afin de traquer les dernières coquilles et fautes d'orthographe.Enfin, mille mercis à mes parents, Ginette Goudreault et Claude Leduc (une chance que je vous ai, une chance qu'on s'a... ), à mon frère Mathieu, à ma famille élargie ainsi qu'à mes précieux amis pour leur soutien indéfectible et leurs encouragements.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.057 | 0.005 |
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".