Notice bibliographique
Résumé
The idea for this book emerged in the late 1980s when I attempted to find an interesting Darwin quote to add to a volume I was then editing on the impact of El Niño on Peruvian fishes and fisheries. I remembered from earlier readings that Darwin had been in Peru, where he collected specimens of the species which Leonard Jenyns later described as Engraulis ringens , the Peruvian anchoveta. But I did not find any suitable quote: the indexes of books by, or about, Darwin that I consulted all covered ‘finches’ but not ‘fishes’. Still, the pun was obvious, and I decided to write a short essay on Darwin's work on fishes, to be titled Darwin's Fishes , if only to get it out of my system. However, caught in the iron grip of the Law of Unintended Consequences, I ended up writing a book-size chrestomathy. Fortunately, I had the help of Darwin (who contributed about 45 000 of his words, i.e. almost one third of the entire book) and, as we shall see, the help of friends who provided relevant information and helped verify facts. The book now completed, I will attempt to cover my tracks, and pretend that this was written to fill the ‘major gap in scholarship’ that is usually recruited in such cases.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,321 | 0,178 |
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 ».