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Record W7028402530

Étude sur le Prix d'auteurs pour l'édition savante et sur la situation du livre savant au Canada

2022· report· fr· W7028402530 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2022
Typereport
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMedical History and Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlEthnography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Prix d'auteurs pour l’édition savante (PAES) est une initiative conjointe de la Fédération des sciences humaines et du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH), qui soutiennent ainsi directement la diffusion de la recherche canadienne en sciences humaines et sociales (SHS) et les éditeurs de livres. La Fédération reçoit du CRSH une subvention annuelle de 1 808 550 $ qui doit lui permettre de contribuer à la publication de 180 ouvrages originaux et de 5 traductions, mais aussi d’absorber les coûts administratifs du programme. La subvention n’a fait l’objet d’aucune revalorisation depuis 2005-2006. Les manuscrits soumis au concours sont évalués par au moins deux lecteurs externes. Sur base de leurs avis, la Fédération classe les ouvrages et octroie ses prix. Un montant de 8 000 $ et 12 000 $ pour les traductions est versé à l’éditeur à la parution du livre. Depuis 1941, le PAES a contribué à la publication de plus de 8 000 ouvrages. La présente étude vise à (1) faire part des réalisations du programme, (2) interroger la vitalité du livre savant et notamment l’importance qu’il conserve comme élément structurant de la recherche en SHS, (3) comprendre comment il se finance, (4) saisir le rôle que joue le PAES dans cet écosystème et comment les éditeurs perçoivent sa contribution et, enfin, (5) proposer une série de recommandations visant à soutenir le PAES, la Fédération et le CRSH dans leur mission d’appui au livre comme véhicule de construction et de diffusion des savoirs. Elle repose sur une analyse des données administratives du PAES et de divers jeux de données externes, sur des analyses bibliométriques et sur une revue de la littérature, notamment des rapports portant sur des questions connexes. Dix éditeurs ont également été consultés en 2018 : 6 presses universitaires (1 FR, 5 EN) et 4 éditeurs spécialisés dans les essais (2 FR, 2 EN).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.837
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0070.003
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0040.005
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.192 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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