Notice bibliographique
Résumé
The theme of this dossier of the Journal of Borderlands Studies is the transboundary landscape of the Schengen border. The Schengen border refers to the common external border of those European countries that signed the Schengen Agreement (1985/1990), which in 1999 became integrated in European Union (EU) legislation. The aim of the agreement is to create a zone of free movement, the so-called Schengen area, between the signatories and to harmonize the area's external border-control arrangements. It now comprises most of the EU member countries, excluding the United Kingdom, Ireland, Romania, and Bulgaria but including the non-members Norway, Iceland, and Switzerland. Besides Romania and Bulgaria, the Schengen area currently borders with Russia, Belarus, Ukraine, Turkey, Croatia, Serbia, Macedonia (FYROM), and Albania outside the EU. Russia had become a neighbor of the area in 2001, when Finland joined the agreement. A more dramatic shift took place with the extension of the land area that occurred with the addition of new member states (Estonia, Latvia, Lithuania, Poland, Czech, Slovakia, Hungary, and Slovenia) in December 2007 (see DeBardeleben 2005, 6-8).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».