Bibliographic record
Abstract
NOUS ESPÉRONS POUR-SUIVRE LA CONVERSATION, PAR L'ENTREMISE DE L'EXPOSITION ET DE SES ACTIVITÉS AFFÉRENTES, AVEC VOUS.///////// MICROBIOME, OU CES AUTRES QUI NOUS RÉSIDENT ZC -Au risque d'être trop linéaire, j'aimerais t'entendre parler un peu de l'article qui, on peut dire, nous donnait un point de départ pour cette exposition, ou peutêtre devrais-je dire un point d'entrée ?GB -Toute cette réflexion à propos des notions d'altérité et de multiplicité découle d'un article de vulgarisation scientifique paru dans Scientific American en 2012 (déjà !) intitulé « The Ultimate Social Network 2 ».Cet article décrit comment la biologie est passée d'une compréhension insulaire de l'organisme humain (autonome, autorégulateur, physiologiquement complet et cohérent) à une compréhension plus systémique (codépendant, habité d'organismes exogènes, en relation constante et essentielle avec ce qui lui est extérieur, saturé de différence sur le plan génétique).Les découvertes récentes sur le microbiome humain -qui désigne l'ensemble des organismes vivant sur notre épiderme, dans nos muqueuses et dans notre système digestif -ont amené les biologistes à comprendre l'humain comme un habitat hétérogène ou un écosystème complexe.Il est aujourd'hui impossible de considérer le fait humain sans prendre en compte sa composante non-humaine.En tant qu'espèce (comme bien d'autres, je présume), nous sommes redevables à la différence, à l'altérité, et à la multiplicité.
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.144 | 0.073 |
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".