Bibliographic record
Abstract
Depuis son apparition, le livre représente un moyen privilégié de diffuser et de partager des connaissances et des opinions.Or, il apparaît que dans les dernières décennies la lecture est de plus en plus devenue une lecture « thérapeutique » (Gefen) qui, au lieu d'ouvrir les gens vers le monde, les renferme dans leurs propres problèmes qu'elle prétend les aider à résoudre.Cette tendance peut parfois conduire à mettre en garde les lecteurs contre certains ouvrages ou à retirer des livres des idées, des représentations ou même des mots qui pourraient être gênants pour certains groupes.À terme, c'est une nouvelle forme de censure qui est en train de s'imposer et qui vise à interdire ou faire retirer des ouvrages des lieux accessibles au public (Mollier, American Library Association), et particulièrement des lieux d'enseignement.La réaction des institutions et des éditeurs est malheureusement le plus souvent de s'incliner.Face à cette tendance, le texte plaide pour une lecture qui ne recule pas devant le réel et qui n'hésite pas à aborder tous les sujets, le lecteur étant le seul maître de ses choix.Au-delà des enjeux de connaissances, il y a en effet un autre défi que le livre peut nous aider à relever : celui du vivre ensemble.Cette question est devenue essentielle dans l'enseignement (Nussbaum) et elle ne peut que bénéficier d'un accès libre à la lecture.Cet accès est d'autant plus souhaitable dans une zone géographique comme l'Europe qui a de tous temps été un lieu d'échanges.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.066 | 0.014 |
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".