Bibliographic record
Abstract
Résumé Ce numéro spécial est le résultat de la collaboration entre les membres du Groupe de recherche interuniversitaire sur la normativité (GRIN) durant l’année 2023-2024. Principalement situé dans les universités de l’île de Montréal, ce groupe a pour objectif d’explorer le thème de la normativité en philosophie selon trois axes principaux : normativité et société, normativité et affectivité, normativité et connaissance. Une visée commune s’est progressivement révélée au fil de nos rencontres : dévoiler de manière critique les différentes sortes de normativité qui ont été soit oubliées, soit ignorées. Cela nous a donc laissé croire que certaines normes pourraient avoir été perdues de vue, et c’est de là que nous sont venus le titre et le thème de ce numéro spécial : « À la recherche des normes perdues ». La présente introduction donne un aperçu des huit articles qui forment le numéro.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".