Notice bibliographique
Résumé
3 The analysis and opinions in this paper are solely those of the authors and do not represent the position of the IRB, thc Australian Federal Court Of the lARLJ. This paper was a collaborative effor! prepared with the contribution and assistance of others. These people should be acknowledged fOf tbeir substantial contribulion lo the paper. JLL~tice Rod Madgwick. Judge of tbe Federal Court of Australia and Associate Rapporteur ofthe Human Rights Nexus Working Party; James Simeon, Acting Executive Director orthe JARU; RoJfDriver, Federal Magistrate, Law Courts, Sydney, Australia; Dr. Hugo Storey. Senior Jmmigration Judge, United Kingdom Asylum and Jmmigration Tribunal; Patricia Auron, Legal Advisor to the Irnrnigration and Refugee Board of Canada: David Schwartz, Legal Advisor to the Irnmigralion and Refugee Board of Canada; Joan Montgomery, Member, !mrnigration and Refugee Board of Canada; LOfl Scialabba, past Chairperson, United Slates Board of Imrmgration Appeals; Sarah Murpby, Member, Refugee Status Appeals Authority, WeUington, New Zealand; Dalllmm Wamer, Legal Associate Refugee Status Appeals Authority, New Zealand; Professor James Halbaway, University of Michigan, USA and Professor Pene Mathew, Ulllversity ofSydney, Australia. Special thanks go to research officcr oftbe Australia Federal Court, Mr. David Braun for his significant conlribution to the content oflhis paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».