Notice bibliographique
Résumé
Subject Code Description Nr of Studies on this Subject N9 REGION IN NATION 1 N9.1 Area in nation (geographic region) 3 N9.1.1 Earlier area of residence 1 N9.2.2 Current area of residence 3 N9.2.2.1 . region in Australia 4 N9.2.2.2 . region in Canada 3 N9.2.2.4 . region in Denmark 4 N9.2.2.5 . region in Germany 9 N9.2.2.6 . Region in Italy 1 N9.2.2.7 . region in Israel 1 N9.2.2.8 . region in Netherlands 2 N9.2.2.9 . region in Nigeria 2 N9.2.2.10 . region in Norway 3 N9.2.2.11 . region in UK 1 N9.2.2.12 . region in USA 8 N9.3 Attitude climate in region 0 N9.3.1 Happiness in region 0 N9.3.2 Hope in region 0 N9.3.3 Satisfaction in region 0 N9.4 Characteristics of region 0 N9.4.1 Demographic composition of region 0 N9.4.1.1 Age composition in region 1 N9.4.1.2 Divorced in region 1 N9.4.1.3 Widowed in region 1 N9.4.2 Ecological sitruation in region 0 N9.4.2.1 Nature in region 1 N9.4.3 Economic situation in region 0 N9.4.3.1 . economic affluence in region 1 N9.4.3.2 . unemployment in region 4 N9.4.5 Pollitical conditions in region 0 N9.4.5.1 .political violence 0 N9.4.6 Education in region 0
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».