Unveiling the Right Side: How to Win Wimbledon Championships: Creating Beklof and Vamos
Notice bibliographique
Résumé
I am a 60-year old tennis fanatic. I’ve built tennis courts on 2 of my properties and as a hobby, I search for old, wooden tennis racquets at garage sales—I possess more than 200 of them already! I have 2 children, a girl and a boy (both in their early 30s), and I always dreamed they would become tennis champions. They started playing at the age of 4, and I did everything I could to promote them in the sport. Unfortunately, neither of them made it to the ranks. My daughter did not play enough, and my son, who has a fierce forehand, injured his shoulder and can no longer serve. We now just play on weekends, and I am a bit disappointed that my aspirations for them winning Wimbledon Championships were never fulfilled. I do not believe I am alone in this situation. I am certain that after watching the Beijing Olympics, many of us would have been proud to be the parents of such phenoms as Michael Phelps or Usain Bolt. Recently, however, science has given us hope that it may not be too late for us to fulfill or surpass some of our unmet dreams. For example, with new technology, I could become a father even at the age of 100! My wife could achieve the same goal. Here is how it will be done: somebody will pick up a few cells from my own and my wife’s skin using adhesive tape. A technician will then insert 4 genes (maybe fewer in the future; this can be done within a couple of days) to reprogram these cells to become pluripotent stem cells (1). Then, using some magic additives, these pluripotent stem …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».