Bibliographic record
Abstract
Je tiens à exprimer toute ma profonde reconnaissance et ma sincère gratitude à mon Directeur de thèse, Professeur Michael FAURE, pour avoir accepté de diriger cette thèse, malgré ses nombreuses responsabilités.Ses orientations et remarques enrichissantes et surtout la qualité des échanges que nous avons eus, ont été une source constante d'inspiration pour moi.Je remercie également mon codirecteur, Docteur Jean-Claude DAKOURI, sa motivation constante et sa précieuse implication depuis les premières heures de ce travail jusqu'à son aboutissement.Ses conseils avisés et sa disponibilité ont été d'un grand secours tout au long de ce parcours.Je lui suis particulièrement reconnaissant de m'avoir orienté vers Professeur Michael FAURE, dont l'encadrement a été déterminant dans la réalisation de cette recherche.Je remercie très chaleureusement les membres du jury d'avoir accepté de siéger en dépit de leurs nombreuses responsabilités et engagements professionnels et de l'intérêt manifeste qu'ils ont porté à mon travail.Enfin, je remercie tous les parents, amis et connaissances qui m'ont soutenu à tous les niveaux.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
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".