Notice bibliographique
Résumé
We'll get crushed by the ocean but it will not get us wet. —Isaac Brock, “Invisible” (2007) “There is no Sea With Which Our Age is So Imperfectly Acquainted as the Frozen Ocean,” Wrote the Eighteenth-Century Russian hydrographer Gavriil Sarychev, “and no empire which has more powerful motives and resources for extending its information, in this quarter, than Russia” (iii). Russia's Great Northern Expedition of the 1730s and later expeditions, like Sarychev's in 1785, mapped the shores of the Arctic Ocean across continental Asia, an impressive feat by any century's standards. Meanwhile, the American shores of the Arctic Ocean remained entirely unknown to the European empires (England, France, Spain) most interested in passing to and from the Pacific and Atlantic oceans via the Northwest and Northeast passages. Alexander MacKenzie, Samuel Hearne, and John Franklin, each traveling with native people, walked thousands of miles to reach the Frozen Ocean, leaving in their wake the occasional human disaster and an unimpeachable record of publishing successes, like MacKenzie's Voyages from Montreal to the Frozen Ocean (1801) and Franklin's Narrative of a Journey to the Shores of the Polar Sea (1824).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».