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Enregistrement W1553231969 · doi:10.1017/cbo9780511510489.010

The Real Twin Towers: Al Qaeda's Influence on Saudi Arabia and Pakistan

2005· book-chapter· en· W1553231969 sur OpenAlexaff
Arif Lalani, Hamid Mir, Lawrence Wright, Anatol Lieven

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAl qaedaTwin citiesAncient historyGeographyHistoryArchaeologyTerrorism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ARIF LALANI I think it is fitting that we are ending with a focus on something concrete, namely Pakistan and Saudi Arabia. We have spent most of the day talking about issues across the globe: transnational issues, theories, and trends. But at the end of the day, what matters, in fact, is what is happening on the ground. And the topic before us, al Qaeda's influence on Pakistan and Saudi Arabia, could be reworded to ask, “How successful has the campaign against al Qaeda been?” To answer the question of what al Qaeda's influence is at the moment in places like Pakistan and Saudi Arabia is really to answer that question about everything we've been discussing today. HAMID MIR Preliminarily, I want to share something with you. Some days ago, a Pakistani newspaper published a story about this conference. That story was filed by Mr. Khalid Hassan, who is a very senior and well-respected journalist based in Washington. I did not read the story because on that day I was in the tribal area where the Pakistan army is fighting against al Qaeda. In the evening when I came back, I received a call on my cell phone and somebody was saying, “You are going to Washington and there is a big controversy. You are going to speak against us there and if you go, you must be ready to face the consequences.”

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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