Institut canadien, rapport sur le concours d'agriculture.
Bibliographic record
Abstract
Le jury, composé de l'honorable Mons.Joly, de Mons* LeSage, assistant-commissaire des travaux publics et de l'agriculture, et de Mons.le Dr. LaKue, a jugé les deux études dignes d'être couronnées.Le premier prix, de $75, a été décerné à Mons.B. A. Barnard, le second de $25, à Mons.l'abbé Provencher, et le 19 décembre der.nier, avait lien, dans la salle de l'Institut-Canadien, la présentation de ces prix aux heureux lauréats.En publiant dans l'Annuaire de cette année les diffé- rents travaux du concours, nous croyons faire une œuvre utile et rendre plus féconde la pensée patriotique de M. Fiset.Faire connaître et aimer cette grande question de l'art agricole, c'est là le but que nous cherchons.Heureux si nos efforts peuvent faire naître quelques vocations.Qu'il nous soit permis en finissant, d'offrir, au nom de l'Institut, l'expression de notre très-vive reconnaissance à M. L. J. C. Fiset.Nous espérons que le bel exemple qu'il vient de donner ne restera pas sans imitateur.Que les favoris de la fortune nous aident dans notre tâche et bientôt, sous cette généreuse impulsion, nous pourrons voir nos arts et notre littérature prendre un nouvel et plus vif essor.
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) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.173 | 0.069 |
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".