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Enregistrement W1959697889 · doi:10.1017/cbo9780511804748.011

The Racial Spark

2008· book-chapter· en· W1959697889 sur OpenAlexaboutno aff
John Hagan, Wenona Rymond–Richmond

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSPARK (programming language)PsychologyComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Racial Difference In July 2004, Louise Arbour was appointed the UN High Commissioner of Human Rights, and she remains in this position as of this writing. She was also the prosecutor who in 1999 indicted Slobodan Milosevic for crimes against humanity. As such, she was the first prosecutor to indict a sitting head of state for war crimes. Arbour is a fiercely independent French Canadian jurist who became known as a “real-time” prosecutor with the intention of pursuing crimes while they were still being perpetrated by high-ranking war criminals rather than years later. Despite her example, in 2007, four years after the escalation of violence in Darfur, prosecutorial attention still focused on investigations of lower-level government and military officials. This focus risked turning back the clock of international criminal law to the era of historical prosecutions of ex-Nazis years after Nuremberg or, worse yet, of no major prosecutions at all. Arbour wanted to arouse slumbering public opinion about the real-time “massive crimes” in Darfur. In her new role as High Commissioner, Arbour appointed Jody Williams, who won the Nobel Peace Prize for spearheading a campaign that resulted in an international land mines treaty, to chair a Mission on the Situation of Human Rights in Darfur. Yet, this mission confirmed little more than the well-known fact that “numerous efforts by the international community have not been successful in ending the conflict.”

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,011
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,004

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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