‘The Antidote to Hate Is Success’: An Interview With Izzeldin Abuelaish
Notice bibliographique
Résumé
Izzeldin Abuelaish, often referred to as “the Gaza doctor,” grew up in a refugee camp in the Gaza Strip. He overcame poverty and many other obstacles, and was accepted to medical school in Cairo. He became an internationally recognized expert on issues of fertility and worked in an Israeli hospital. Dr. Abuelaish married and had eight children. Shortly after his wife died from leukemia, he was with seven of his eight children in their home in Gaza on January 16, 2009 when their home was hit by a mortar during Israeli shelling. Three of Dr. Abuelaish’s daughters and his niece were killed instantly, and another daughter was profoundly wounded. Despite his great pain, he held to the belief that hate is not an appropriate response to war. Today Dr. Abuelaish, who has been nominated for the Nobel Peace Prize, has started a foundation called Daughters for Life (www.daughtersforlife.com), which works to educate young women from the Middle East in an attempt to promote peace. In addition, he has written a book entitled I Shall Not Hate: A Gaza Doctor’s Journey on the Road to Peace and Human Dignity (Random House Canada, 2010), in which he recounts his life story and his philosophy. Journal editor Joanie Eppinga spoke with Dr. Abuelaish at the Gonzaga University Institute for Hate Studies’ Conference on Hate Studies in Spokane, Washington, on April 7, 2011.
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 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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».