Notice bibliographique
Résumé
Preface Acknowledgments Contributors Table of Cases Table of Statutes Introduction - John Goldring Australia Stuart Clark and Jocelyn Kellam Cambodia Ly Tayseng Canada Susan Paul and Peter J Cavanagh China Weining Zou and Xiaochun Wang Fiji Rodon King Hong Kong Allan CY Leung India Karnika Seth Indonesia Duane J Gingerich Japan Luke Nottage and Hiroyuki Kano Republic of Korea Eui Jae Kim and Hyung-Joon Park Macau Bruno Nunes Malaysia Lim Chee Wee and Ravneet Kaur Gill Myanmar Thida Aye and James Finch New Zealand Robert Gapes Papua New Guinea Erik Andersen Philippines Hector M de Leon, Jr Singapore Lawrence Teh Sri Lanka John Wilson Taiwan Matt Liu, CY Huang Thailand Alastair Henderson and Surapol Srangsomwong United States Kenneth Ross and Professor J David Prince US-Affiliated Pacific Island Jurisdictions Craig Miller Vanuatu John Ridgway Vietnam John E King and Tu Ngoc Trinh Product Liability Insurance Kemsley Brennan and Chris Lees Conclusion Trends Towards Strict Liability and Consumer Product Safety Regulation David Harland and Luke Nottage Contact details for contributors Index
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,022 |
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 ».