Bibliographic record
Abstract
Ad libros ! « Aux livres ! », ce cri attribué à dom Guillaume de Raynald au moment où le feu ravageait la Grande Chartreuse lors de l'incendie de 1371 est à la fois une injonction et un élan que tout médiéviste peut reprendre à son compte : élan du chercheur vers ses sources, injonction du professeur à ses élèves. Ces deux mots latins, qui ont servi de devise à Denise Angers et Joseph-Claude Poulin, forment donc un titre idéal pour des mélanges qui célèbrent ce couple d'humanistes passionnés. Ce mantra est aussi un credo qui explique toute l'importance que Denise Angers et Joseph-Claude Poulin ont accordée dans leur pédagogie à cet aspect de la formation des jeunes médiévistes à Ottawa, à Québec ou à Montréal : cours sur les sources, introduction à la paléographie, à la codicologie ou à l'archéologie médiévale. Les études qui sont réunies dans ce livre rendent hommage à leur irréprochable engagement scientifique, dans un bouquet de contributions qui embrassent l'ensemble du Moyen Âge, du VIIIe au XVe siècle – avec une avancée jusqu'en Nouvelle-France –, mais dont le point commun réside dans l'attention aux sources.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.557 | 0.479 |
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".