Actes des 17e et 18e Journées Sciences et Savoirs
Bibliographic record
Abstract
Un des objectifs de l’ACFAS est de favoriser le questionnement et la recherche afin d’encourager les débats et les collaborations entre les chercheurs. En présentant des recherches scientifiques de haut calibre, le présent ouvrage se veut une continuité de cet objectif. Ainsi, les Actes des 17e et 18e journées Sciences et Savoirs (ACFAS Sudbury) s’intéressent à différents champs de recherche et ne contiennent que des articles évalués par des pairs, formant un comité scientifique dans chaque domaine d’expertise. La présente édition comprend treize articles scientifiques signés autant par de nouveaux chercheurs que par des chercheurs chevronnés. Les divers articles qui y sont produits perpétuent la mission de l’ACFAS de « promouvoir la recherche et l’innovation ainsi que la culture scientifique dans l’espace francophone, en contribuant à la diffusion et à la valorisation des connaissances et de l’approche scientifique, en vue d’améliorer la qualité de la vie en société1 . » De la littérature française à la biologie en passant par la sociologie, l’histoire, la géographie, l’étude de l’environnement, l’orthophonie et le service social, ces articles répondent à cette mission.
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 | 0.026 | 0.094 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.006 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.068 | 0.022 |
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".