Notice bibliographique
Résumé
I was born in the district of Khakrez, in relatively secure times a two-hour drive north-west of Kandahar City. It was 1980, the year after the Soviets began unevenly occupying Afghanistan. When I was still young, my family and I, like millions of others, fled to Pakistan and began the difficult life of refugees. Most of the time we lived in Quetta, the capital of Baluchistan, the huge, underpopulated province across the border from Kandahar. In 2001 I returned to Kandahar with Akrem Khakrezwal, and had the privilege of working as his assistant as he became chief of police, successively, in Kandahar, Mazar-i Sharif and Kabul. On a visit home to Kandahar in 2005, he was killed by a huge bomb planted in a mosque. This crime was never seriously investigated. I then went to work as a governance adviser for the Canadian provincial reconstruction team. Two years later my boss there, a kind man approaching retirement named Glynn Berry, was killed by another bomb. It happened in district 5 of Kandahar City. A man was detained for that murder but Governor Khalid released him on the recommendation of Ahmed Wali Karzai, President Karzai's half-brother and head of Kandahar's provincial council. I, like everyone from Kandahar, have seen a lot of injustice. And yet, despite injustice being usual, it has never become a norm; we have continued to expect and yearn for better.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,014 |
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 ».