Notice bibliographique
Résumé
Introduction to the ‘lotto’ game ‘Lotto’ is among the most popular games offered by state lottery associations accounting for roughly one-quarter of total revenues for state-run US lotteries in the late 1990s and early 2000s. As of August 2004, forty states had state-run lotteries, and every state with a lottery offered some version of a lotto game either through their own game or through a multi-state association such as the twenty-seven-state Multi-State Lottery Association (Powerball) or the eleven-state Big Game/Mega-Millions association. Lotto games generally consist of an individual picking a set of five or six numbers from a group of approximately 35–55 choices. Winning numbers are then randomly selected at a weekly or bi-weekly drawing. A player whose ticket matches all of the winning numbers wins the jackpot prize, which is funded by allocating a percentage of ticket sales to the jackpot prize pool. Players matching some but not all of the winning numbers win smaller consolation prizes. If more than one ticket matches all the numbers, the money in the fund is divided evenly among the number of winning tickets while if no ticket matches the winning numbers, the money in the fund is carried over into the next drawing and is added on to the allocated funds from ticket sales in the next period. Because the jackpot prize fund is allowed to roll-over in this manner, the jackpot prize can become quite large if no one hits the jackpot in a large number of successive periods.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».