"We All Aspired to be Woodsy": Tracing Environmental Awareness at a Boys' Camp
Notice bibliographique
Résumé
In 1945, my grandmother went to work as a secretary at Trinity College School (TCS), a private boarding school for boys in the small town of Port Hope, Ontario. She was an experienced secretary, and she needed the job: she had been widowed only a few months before, with my father barely a toddler, and they had moved back in with her parents, in a tiny house on the east side of town. At TCS, Sylvia Campbell met Birnie Hodgetts, a history teacher who wanted to establish a summer camp for boys in the Thirty Thousand Islands of the Georgian Bay. The next year Hodgetts purchased some land at the end of Twelve Mile Bay, due west of the town of MacTier, and asked my grandmother to manage the business side of the camp, which he was calling Camp Hurontario. In the summer of 1950, the second summer of the camp‟s operation, she came up to the camp island for the first time, bringing her six-year old son. My father would stay with Hurontario for the next thirty years, as a camper, counselor, and director. The camp, he said once, was the great love of his life. “But,” he added, “maybe don‟t tell your mother.” 1
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».