Bibliographic record
Abstract
Le présent article se composera donc de deux parties. S'organisant autour de plusieurs tensions dans les valeurs québécoises, la première passera en revue le contenu de nombreux sites Internet. Elle mettra ainsi en lumière certains choix culturels des Québécois qui caractérisent leur mode de vie de ceux des Français, des États-Uniens et des Canadiens anglais. On trouvera ensuite, en appendice, une évaluation critique des principaux portails et sites Web généralistes qui traitent du Québec dans les domaines de la langue, de l'histoire, de la culture et de la géographie. L'interprétation de l'identité québécoise dans la première partie est proposée comme hypothèse de travail servant à provoquer la réflexion ; les valeurs et les tendances mentionnées sont souvent citées dans les discussions sur l'identité, mais la manière dont elles sont présentées m'est propre. De même, le répertoire des sites aura un caractère personnel étant donné le nombre à répertorier et la rapidité avec laquelle ils évoluent. Plusieurs des sites énumérés dans l'essai ne seront pas repris dans le répertoire, soit parce que leur centre d'intérêt n'est pas le Québec, soit parce qu'ils représentent un point de vue limité. Inversement, l'adresse des sites qui figurent dans le répertoire ne sera généralement pas donnée dans l'essai.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.002 |
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".