Élisabeth Germain (éd.), Tchad : un appel, une aventure partagée

Cet ouvrage est un dossier rassemblant des lettres, documents et témoignages d’auxiliaires du sacerdoce envoyées au Tchad, entre 1958 et 2003. Il se donne pour objectif de « retracer l’engagement de la Congrégation » dans la jeune Église tchadienne et d’« évoquer la richesse de vie que les auxiliaires ont pu donner et recevoir ». Le lecteur est d’emblée prévenu qu’« il ne s’agit que d’un essai » incomplet. Après un bref rappel de l’histoire de la mission, la description de la jeune Église tch..

René Luneau, L'enfant prodigue

La parabole du Fils prodigue est l'une de celles qui a inspiré la plus grande diversité d'intellectuels. C'est cette richesse et cette fécondité que veut mettre en valeur ici R. Luneau, dominicain, longtemps enseignant à l'Institut Catholique de Paris et chercheur en sociologie de la religion au CNRS. Après une belle évocation de la fortune de l'histoire du Fils prodigue et une revue détaillée de chaque verset de l'évangile de Luc, en montrant les subtilités des relations entre père et fils a..

Mitigating Label Biases for In-context Learning

Various design settings for in-context learning (ICL), such as the choice and order of the in-context examples, can bias the model's predictions. While many studies discuss these design choices, there have been few systematic investigations into categorizing them and mitigating their impact. In this work, we define a typology for three types of label biases in ICL for text classification: vanilla-label bias, context-label bias, and domain-label bias (which we conceptualize and detect for the first time). Our analysis demonstrates that prior label bias calibration methods fall short of addressing all three types of biases. Specifically, domain-label bias restricts LLMs to random-level performance on many tasks regardless of the choice of in-context examples. To mitigate the effect of these biases, we propose a simple bias calibration method that estimates a language model's label bias using random in-domain words from the task corpus. After controlling for this estimated bias when making predictions, our novel domain-context calibration significantly improves the ICL performance of GPT-J and GPT-3 on a wide range of tasks. The gain is substantial on tasks with large domain-label bias (up to 37% in Macro-F1). Furthermore, our results generalize to models with different scales, pretraining methods, and manually-designed task instructions, showing the prevalence of label biases in ICL.Comment: Accepted to ACL 202

Role ambiguity within sport teams

Résumé: L’objectif de cet article est de présenter une synthèse des travaux publiés ces dernières années en contexte sportif, sur l’un des éléments fondamentaux de la structure du groupe (Shaw, 1981), l’ambiguïté du rôle. La première approche de l’ambiguïté du rôle proposée par Kahn, Wolfe, Quinn, Snoek et Rosenthal (1964) prend sa source dans le contexte organisationnel. Inspiré de ces travaux et adapté au domaine sportif, Beauchamp, Bray, Eys, et Carron (2002) ont proposé un modèle multidimensionnel de l’ambiguïté du rôle composé de quatre manifestations (i.e., étendue des responsabilités, comportements liés au rôle, évaluation du rôle, conséquences liées au rôle) apparaissant dans les contextes offensif et défensif. Ce modèle a été opérationnalisé au travers de l’échelle d’ambiguïté du rôle (Role Ambiguity Scale ; Beauchamp et al., 2002) et employé dans la majorité des études récentes réalisées en contexte sportif. Ces travaux soutiennent l’existence de relations entre l’ambiguïté du rôle et différents corrélats liés à l’entraîneur, aux athlètes, aux groupes et à l’environnement dans lesquels ces acteurs évoluent. Des perspectives empiriques et appliquées sont avancées pour prolonger et développer les connaissances actuelles. Abstract: The purpose of this paper is to summarize recent published studies in sport settings on one of the fundamental elements of group structure (Shaw, 1981), role ambiguity. A first conceptualization of role ambiguity was advanced by Kahn, Wolfe, Quinn, Snoek, and Rosenthal (1964) in the organizational context. Based on this theoretical background, Beauchamp, Bray, Eys, and Carron (2002) proposed a multidimensional model of role ambiguity in sport settings composed of four manifestations (i.e., scope of responsibilities, role behavior, role evaluation, role consequences) appearing in the offensive and defensive contexts. This model was operationally defined through the Role Ambiguity Scale (RAS; Beauchamp et al., 2002) and used in most recent studies in sport context. These studies supported the relationships between role ambiguity and different correlates which can be organized into four categories: coach, athletes, situation, and group related factors. Empirical and applied perspectives are provided to extend and develop the current knowledge

Dynamic Neuro-Symbolic Knowledge Graph Construction for Zero-shot Commonsense Question Answering

Understanding narratives requires reasoning about implicit world knowledge related to the causes, effects, and states of situations described in text. At the core of this challenge is how to access contextually relevant knowledge on demand and reason over it. In this paper, we present initial studies toward zero-shot commonsense question answering by formulating the task as inference over dynamically generated commonsense knowledge graphs. In contrast to previous studies for knowledge integration that rely on retrieval of existing knowledge from static knowledge graphs, our study requires commonsense knowledge integration where contextually relevant knowledge is often not present in existing knowledge bases. Therefore, we present a novel approach that generates contextually-relevant symbolic knowledge structures on demand using generative neural commonsense knowledge models. Empirical results on two datasets demonstrate the efficacy of our neuro-symbolic approach for dynamically constructing knowledge graphs for reasoning. Our approach achieves significant performance boosts over pretrained language models and vanilla knowledge models, all while providing interpretable reasoning paths for its predictions

Commonsense Knowledge Base Completion with Structural and Semantic Context

Automatic KB completion for commonsense knowledge graphs (e.g., ATOMIC and ConceptNet) poses unique challenges compared to the much studied conventional knowledge bases (e.g., Freebase). Commonsense knowledge graphs use free-form text to represent nodes, resulting in orders of magnitude more nodes compared to conventional KBs (18x more nodes in ATOMIC compared to Freebase (FB15K-237)). Importantly, this implies significantly sparser graph structures - a major challenge for existing KB completion methods that assume densely connected graphs over a relatively smaller set of nodes. In this paper, we present novel KB completion models that can address these challenges by exploiting the structural and semantic context of nodes. Specifically, we investigate two key ideas: (1) learning from local graph structure, using graph convolutional networks and automatic graph densification and (2) transfer learning from pre-trained language models to knowledge graphs for enhanced contextual representation of knowledge. We describe our method to incorporate information from both these sources in a joint model and provide the first empirical results for KB completion on ATOMIC and evaluation with ranking metrics on ConceptNet. Our results demonstrate the effectiveness of language model representations in boosting link prediction performance and the advantages of learning from local graph structure (+1.5 points in MRR for ConceptNet) when training on subgraphs for computational efficiency. Further analysis on model predictions shines light on the types of commonsense knowledge that language models capture well.Comment: AAAI 202

Patricia Paperman, Sandra Laugier, éds., Le souci des autres. Éthique et politique du care

Le titre de cet ouvrage est une proposition de traduction du terme anglais « care », généralement traduit en français par « soin », « sollicitude » ou « souci ». Le concept, polysémique, recouvre à la fois les champs de la souffrance et de l'assistance et a connu depuis le début des années 1980 une bonne fortune dans le champ académique anglo-saxon, alors que l'accueil en France était plus mesuré voir inexistant. Le livre fondateur de Carol Gilligan (In a Different Voice) sert de base de disc..