Projets web développés par le Laboratoire NT2 (2004-)
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport liste tous les projets web développés par le Laboratoire NT2 depuis 2004. Il rend compte de l’écosystème numérique du Laboratoire NT2 et du Centre Figura, en plus de présenter les projets externes développés par le Laboratoire NT2. Il est à noter que le NT2 a également offert un service d’hébergement pendant plusieurs années. Les projets qui n’étaient pas conçus par le Laboratoire et qui étaient uniquement hébergés sur les serveurs du NT2 ne sont pas listés dans ce document. Celui-ci a surtout pour objectif de conserver une trace du travail colossal qui a été accompli par le Laboratoire, mais aussi de permettre un historique des recherches qui ont pu être diffusées grâce à lui. Nous pensons que ce travail pourra intéresser les chercheurs et les chercheuses qui ont été impliqués dans ces projets, mais aussi des personnes qui pourraient vouloir étudier l’histoire de la recherche et sa diffusion numérique au Québec. \n \nLe rapport a été rédigé par Sarah Grenier-Millette, avec l’aide de Bertrand Gervais, Benoit Bordeleau, John Boyle-Singfield, Elaine Després, Vincent Cliche, Pierre Gabriel Dumoulin, Ève Lemieux-Cloutier, Alexandra Martin et toute l’équipe du NT2 au fil des années.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.024 |
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".