Bibliographic record
Abstract
Tu t'étais inscrit à des cours d'aïkido et, cachée par la boîte aux lettres grise de l'autre côté de la rue Sherbrooke, je te regardais faire des culbutes en pyjama, comme j'appelais ton kimono.C'était l'hiver, il faisait noir depuis quatre heures de l'après-midi, et ce qui me sauvait des accusations de voyeurisme-sur-chum c'était certainement la puissante brise du fleuve qui charriait du moins trente degrés Celsius, faisant plisser les yeux et accélérer le pas aux rares passants.J'étais planquée là sans arriver à détacher mon regard de toi, de ton groupe, et de vos ridicules pyjamas.Je ne sais pas comment décrire cette scène : dehors, les lampadaires illuminaient de gros bancs de neige sale et vous, vous étiez à la limite de l'indécence, pieds nus dans ce que je nommais pour moi-même une vitrine, incapable de convenir que c'était un dojo avant tout, avec une profondeur, des murs latéraux, de l'espace.Non, je vous voyais, à cause de l'éclairage au néon qui vous pleuvait dessus et de l'absence de rideaux dans la fenêtre, comme des adultes ridicules s'amusant à jouer dans une vitrine.En aplat, comme sur un tableau en deux dimensions.Je te tiens, tu me tiens, peut-être pas de barbichette, mais sur le rythme d'une comptine, et de un, et de deux, la petite vache a-t-elle mal aux pattes de se faire projeter en l'air ?Vous vous saisissiez l'un l'autre par le pied ou par la taille, maladroits, pas Asiatiques pour deux yens, Québécois blancs comme justement la neige (et comme vos pyjamas), sautillant ; vous empoignant parfois par la taille, chutant sur des tapis bleus étendus au sol qui vous empêchaient de vous faire mal et cependant un peu mous, vous privant d'un appui stable, vraiment solide pour le pied.Vos
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.816 | 0.679 |
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".