Bibliographic record
Abstract
En juillet 2016, à la Faculté des Lettres de l’Université Babeş-Bolyai, de Cluj-Napoca, se sont déroulés les cours de l’École d’été « La littérature canadienne francophone actuelle », soutenus aussi par l’Agence Universitaire de la Francophonie, l’Institut français de Cluj et l’Ambassade du Canada à Bucarest. L’organisatrice de cet événement a été Simona Jişa, Maître de conférences au Département de français, Faculté des Lettres, Université Babeş-Bolyai, Cluj-Napoca, Roumanie et la formatrice Sophie Beaulé, professeure titulaire au Département de langues modernes et d’études classiques de l’Université Saint Mary’s d’Halifax en Nouvelle-Écosse (Canada). Le volume est le résultat de cette École qui s’est proposé d’actualiser et de moderniser le contenu des cours de Littérature canadienne d’expression française qui existent dans diverses universités de Roumanie, afin de stimuler l’intérêt des étudiants en licence ou en master pour cette discipline. Un véritable échange d’idées a eu lieu entre les participants roumains et la formatrice canadienne, portant sur des aspects théoriques et pratiques et visant les littératures franco-canadiennes et québécoise des dernières décennies. Les participants (professeurs, doctorants, étudiants en master) ont pu ainsi compléter leur bagage informationnel, comme en témoigne le présent dossier qui recueille des articles de ces participants.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.351 | 0.186 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".