Bibliographic record
Abstract
Quel plaisir de retrouver Cyrille Barrette. L’auteur de La vraie nature de la bête humaine (2020), assurément l’un des meilleurs essais scientifiques parus au Québec ces dernières années, nous revient avec un autre étincelant essai intitulé L’étonnant Panda : Erreur de la nature ou merveille d’adaptation?. La fascination de celui qui fut pendant plus de trente ans professeur au département de biologie de l’Université Laval pour le gros nounours aux yeux tristes et aux oreilles rondes ne date pas d’hier. Déjà au cours de ses études doctorales à l’Université de Calgary, au début des années 1970, il avait été subjugué par une remarquable monographie du spécialiste de l’anatomie comparée D. Dwight Davis consacrée au panda géant et parue quelques années plus tôt. Maintenant qu’il est rentré du front où se déroule la conquête de la connaissance scientifique de fine pointe, Barrette s’est donné pour but de pour nous faire découvrir en détail différentes facettes l’objet de ses émerveillements de biologiste d’autrefois. Avant d’entrer dans le vif du sujet, l’auteur renouvelle sa profession de foi matérialiste. Disciple du grand naturaliste britannique Charles Darwin, il explicite le « contrat de méthode » (p. 14) tacite au cœur de la définition de la science consistant à s’engager à s’abstenir d’invoquer le surnaturel pour expliquer la nature et à rechercher dans la nature elle-même toutes les explications de la nature.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".