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Record W7143269415

Cooccupation : une analyse du concept

2024· other· fr· W7143269415 on OpenAlexaff
Rose-Anne Simard

Bibliographic record

VenueLe dépôt institutionnel (Université du Québec à Trois-Rivières) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsEurocentrismMedieval historyLafora disease
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

AvertissementL'auteur de ce mémoire, de cette thèse ou de cet essai a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire, de sa thèse ou de son essai.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire, cette thèse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire, de cette thèse et de son essai requiert son autorisation.D'abord, je tiens à dédier cet essai à Louis, mon papa, qui n'aura malheureusement pas été témoin de l'aboutissement de tous ces efforts.Malgré cela, je tiens à le remercier pour son support au cours des 25 premières années de ma vie.Sans son soutien je n'aurais jamais pu arriver où j'en suis aujourd'hui.Je désire aussi témoigner un merci spécial à Christine, ma maman, qui a elle aussi été présente pour moi à travers toutes les étapes de ma vie.Il y a deux autres personnes sans qui la réalisation de cet essai n'aurait pas été possible, ma directrice d'essai, Noémi Cantin, professeure au Département d'ergothérapie de l'Université du Québec à Trois-Rivières de même que Sandrine Gagné-Trudel, candidate au Doctorat et chargée de cours au Département d'ergothérapie de l'Université du Québec à Trois-Rivières, qui m'ont accompagnée dans mes réflexions et les prises de décisions pour obtenir les résultats de la plus grande qualité.À vous deux, je tiens à dire un énorme merci pour votre présence, votre implication et votre dévouement envers moi.Puis, je tiens à remercier ma réviseure externe, Caroline Chevrier, pour son temps et ses commentaires qui m'ont permis de bonifier mon essai.Enfin, je tiens à remercier ma famille ainsi que mes amis qui ont su m'écouter, m'encourager et me motiver à travers mon parcours.Mathilde, Marie-Joëlle, Florence ainsi que tous mes collègues de classe, vous avez partagé le quotidien des dernières années avec moi et m'avez encouragé à relever les défis.Véronique, Stéphanie et Noémie vous avez su me changer les idées et m'inciter à prendre des pauses plus que nécessaires.Roxanne, Jimmy et Arya, merci pour votre présence bienveillante, votre écoute et votre soutien, peu importe l'heure et les sentiments qui m'ont habité.Anne-Marie et Michel, merci pour votre intérêt envers mon parcours et votre précieuse relecture du manuscrit final.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.120

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0060.007
Science and technology studies0.0080.017
Scholarly communication0.0130.013
Open science0.0020.009
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
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