Cahiers ACAREF TOME 1 / Vol. 5 No 12 Juin 2023 Lettres, Langues, Education, Cultures__ Juin 2023
Bibliographic record
Abstract
Préambule Ce numéro des Cahiers de l’ACAREF regroupe des contributions de disciplines aussi variées que la linguistique, la musicologie, la littérature, la philosophie ou bien l’enseignement. Toutes ont un point commun : l’investissement des chercheur.e.s dans l’amélioration des conditions de vie de tout un chacun, notamment les opportunités de réussite pour la jeunesse des pays francophones d’Afrique de l’Ouest. Les auteur.rice.s mettent en lumière la résilience dont font preuve un grand nombre d’acteur.rice.s de la société, des enseignant.e.s aux élèves et à leurs familles en passant par les artistes, pour répondre aux défis socio-politiques auxquels ils et elles font face, en tête desquels la violence, l’instabilité et les difficultés d’accès à un niveau d’éducation élevé. Notons que les chercheur.e.s, à leur manière, encouragent également des formes de résilience au sein des populations qu’ils et elles étudient en s’attaquant aux enjeux auxquels ces dernières sont confrontées et en œuvrant à la construction d’un avenir plus sûr, plus valorisant et plus riche de possibilités.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.385 | 0.127 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".