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Notice bibliographique
Résumé
P. Rubin, N. Lowrey, S. Mehrabyan, M. Selen, J. Wiss, R. E. Mitchell, M. R. Shepherd, D. Besson, T. K. Pedlar, D. Cronin-Hennessy, K. Y. Gao, J. Hietala, Y. Kubota, T. Klein, R. Poling, A. W. Scott, P. Zweber, S. Dobbs, Z. Metreveli, K. K. Seth, B. J. Y. Tan, A. Tomaradze, J. Libby, L. Martin, A. Powell, G. Wilkinson, H. Mendez, J. Y. Ge, D. H. Miller, I. P. J. Shipsey, B. Xin, G. S. Adams, D. Hu, B. Moziak, J. Napolitano, K. M. Ecklund, Q. He, J. Insler, H. Muramatsu, C. S. Park, E. H. Thorndike, F. Yang, M. Artuso, S. Blusk, S. Khalil, J. Li, R. Mountain, K. Randrianarivony, N. Sultana, T. Skwarnicki, S. Stone, J. C. Wang, L. M. Zhang, G. Bonvicini, D. Cinabro, M. Dubrovin, A. Lincoln, M. J. Smith, P. Zhou, J. Zhu, P. Naik, J. Rademacker, D. M. Asner, K. W. Edwards, J. Reed, A. N. Robichaud, G. Tatishvili, E. J. White, R. A. Briere, H. Vogel, P. U. E. Onyisi, J. L. Rosner, J. P. Alexander, D. G. Cassel, J. E. Duboscq, R. Ehrlich, L. Fields, L. Gibbons, R. Gray, S. W. Gray, D. L. Hartill, B. K. Heltsley, D. Hertz, J. M. Hunt, J. Kandaswamy, D. L. Kreinick, V. E. Kuznetsov, J. Ledoux, H. Mahlke-Kruger, J. R. Patterson, D. Peterson, D. Riley, A. Ryd, A. J. Sadoff, X. Shi, S. Stroiney, W. M. Sun, T. Wilksen, and J. Yelton
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».