Bibliographic record
Abstract
Era Novum est une revue affiliée au comité local de l'EUMC (Entraide universitaire mondiale du Canada) à l'Université Laval, Québec, Canada. Elle est dirigée par des étudiant-e-s de l’Université Laval et les articles qui y sont publiés sont révisés par les pair-e-s. Il s'agit d'une revue interdisciplinaire bilingue (français et anglais) qui accueille les publications d'étudiant-e-s de premier, deuxième et troisième cycles de partout au Canada. La revue se concentre sur les trois principaux thèmes au cœur du comité local de l'EUMC : la migration, le genre et les problématiques environnementales. La revue est publiée en ligne une fois par an. Un nombre limité d'exemplaires imprimés peut également être disponible. C'est avec beaucoup d'enthousiasme et de fierté que nous vous présentons le premier volume d'Era Novum en ce printemps 2021. Cette revue est née de la volonté des membres du comité local de l'EUMC de l'Université Laval de sensibiliser la communauté aux problématiques de développement international auxquelles nous sommes collectivement confrontés en tant qu'humains, et ce, surtout à une époque où les inégalités structurelles historiques sont exacerbées par la pandémie de la Covid-19. Étant donné que l'EUMC-Laval centre ses efforts de sensibilisation sur trois enjeux clés - la migration, l'inégalité entre les sexes et le développement durable -, nous avons choisi de rester fidèles à notre mission initiale et de centrer notre revue sur ces trois thèmes. Bien que nous reconnaissions que les enjeux de développement international aillent bien au-delà des thèmes centraux de cette revue, nous espérons que notre modeste contribution à ce vaste domaine éduque et inspire d'autres personnes à prendre des mesures concrètes pour l'avenir de notre planète. À l'EUMC-Laval, nous accordons une grande importance à l'éducation et à la transmission du savoir. Nous avons donc considéré qu'il était essentiel de donner aux étudiant-e-s une plateforme afin d’exprimer publiquement leurs préoccupations. Avec notre approche interdisciplinaire, nous aspirons à refléter la pluralité des voix qui composent nos campus canadiens. Bonne lecture!
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.538 | 0.440 |
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".