Notice bibliographique
Résumé
Noah Bergmann won this years Acoustic award at science fair due to his work on the "Musician's Toolbox".Noah Bergmann has been programming in various programming languages since the age of 8, releasing his first iPhone app at the age of 15.On top of being a general computer enthusiast Noah is also passionate about music.He plays the bass, ukulele, and guitar in his spare time.Living in a small town Noah enjoys hikes out into the forest on the numerous trails surrounding his hometown.Noah began science fair at the age of 10, with his first two projects focusing on biology.However in his third year he moved to computer science, and has been met with more success, going to national science fair in 2012, 2013 and 2014 becoming the top prize winner in BC in his most recent year.Once graduated Noah plans to study computer science with a specialization in software engineering.Noah Bergmann a remport cette anne le prix acoustique l'exposicences pancanadienne en raison de ses travaux sur la Bote outils du Musicien".Noah Bergmann a fait de la programmation dans divers langages depuis l'ge de 8, ralisant sa premire application iPhone l'ge de 15 ans.En plus d'tre un passionn d'ordinateur, Noah est aussi passionn de musique.Il joue de la basse, du ukull et de la guitare dans son temps libre.Noah vit dans une petite ville o il aime faire des randonnes dans la fort sur les nombreux sentiers l'entour.No participa pour la premire fois expo-sciences l'ge de 10, avec ses deux premiers projets en biologie.En troisime anne, il est pass l'informatique, et a t accueilli avec plus de succs lors des expo-sciences de 2012, 2013 et 2014 en devenant le gagnant du premier prix en Colombie-Britannique ces dernires annes.Une fois diplm, Noah prvoit d'tudier l'informatique avec une spcialisation en gnie logiciel.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».