Bibliographic record
Abstract
Cher Guy, Toute aventure culturelle de cette nature, inscrite si profondément dans la durée, dans l'espace mental et physique, possède des racines et donne, par ses feuilles, le terreau fertilisateur d'autres lendemains. J'espère, mon cher Guy, dont je fis la connaissance sur le butoir de Saint-Hilaire de Dorset, lorsque fut inauguré, en 1980, l'exhibit de plein air «Le musée pour tous, par tous, je t'aime» que mes propos, empreints d'affection pour le nouveau pays de Haute-Beauce, ne contrediront pas ton jugement sévère sur sa population. Nous savons tous deux, tu en conviendras, que si nous avons fait le choix d'intervenir de façon si importance sur ce territoire d'arrière-pays, devenu pendant deux décades l'avant garde écomuséale. Cette cause que tu épouseras si bien par ton action auprès des jeunes les plus marginalisés, corrigera en permanence la tentation toujours présente du syndrome de l'autosatisfaction, de la performance en lieu de la conscientisation et de l'acquisition, dans le processus de développement, de l'esprit critique libérateur. Ton apport à l'affinement des perceptions environnementales, vécues et naturelles, comme condition préalable, pour une population terrienne, à toute initiative relevant de l'appropriation spirituelle et intellectuelle d'une intériorité territoriale révélée, sera déterminante. De l'espace socioculturel conjugué à l'écosystème naîtront les plus belles fleurs de l'écomusée retrouvé dans l'âme de ses acteurs. Une poignée de main ou une accolade, en Haute-Beauce ayant une portée particulière. Nous aurons fondé un pays sur le principe du rassemblement, par l'écomusée, de pays unificateurs du projet d'un espace québécois propre.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.558 | 0.376 |
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".