Notice bibliographique
Résumé
Our limited vocabulary should not constitute a prescriptive curriculum, but instead point to our insufficiencies and our need to expand the field of epidemiology In summation, I have only one question: is Latin dead? Max Fischer1f It is said that the Canadian Inuit have more than 50 words for “snow”, but none for “pollution”. In fact, the romantic idea that the Inuit can differentiate between 50 types of snow is not strictly true; the multitude of snow words is related to the way in which suffixes are sequentially added to root words in the Inuktitut language to create new expressions. Nevertheless, this idea serves to show that, although in certain cultures we have many words to describe things that are relevant to our everyday experiences, we tend to lack words for concepts with which we are unfamiliar. To give another example, there is apparently no formal term for “dyslexia” in the Chinese language, a condition that is described with a four-character phrase ![Graphic][1] roughly translating as “reading impairment”. This is partly due to the relatively recent recognition of reading dyslexia in Asian countries, itself related to the lower prevalence of this condition in these settings.2 This example is interesting because it highlights cultural differences in dyslexia and because the terms themselves tell us much about how meaning is constructed in different languages. Recent evidence shows that different parts of the brain are affected in reading dyslexia among Chinese as compared with English school children.3 The higher prevalence of reading difficulties among speakers of alphabetic languages such as English is thought to be in part due to the fact that letters must first be processed into sounds, and combinations of letters into combinations of sounds that carry meaning. English poses particular difficulties at an early age, because of … [1]: /embed/inline-graphic-1.gif
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,627 | 0,491 |
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 ».