De la revue au collectif : la conversation comme dispositif d'éditorialisation des communautés savantes en lettres et sciences
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse en cotutelle a été co-dirigée par Marcello Vitali-Rosati, professeur au département des littératures de langue française de l'Université de Montréal et titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur les écritures numériques et par Manuel Zacklad, professeur de Sciences de l'information et de la communication au CNAM et directeur du laboratoire Dicen-IDF. Louise Merzeau, anciennement professeure de Sciences de l'information et de la communication à l'Université Paris Nanterre et co-directrice du laboratoire Dicen-IDF, a initié la co-direction en 2015 avant de nous quitter en juillet 2017. \n \nLa thèse a été réalisée dans le cadre du labex Les passés dans le présent et a donc bénéficié de l’aide de l’Etat gérée par l’ANR au titre du programme Investissements d’avenir portant la référence ANR-11-LABX-0026-01. \nElle a également bénéficié du soutien de la Chaire de recherche du Canada sur les écritures numériques, du FRQSC (Programme international 2017) et du CRIHN. \n \nElle a été déposée en août 2020 et est diffusée depuis en libre accès sur le site https://these.nicolassauret.net.
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 | 0.021 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.005 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.009 |
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".