Notice bibliographique
Résumé
As it happens, we are quite well aware of the origin of a group belief. For instance, the history of baseball in the USA is a kind of contemporary myth whose origin, however, is not mysterious. In the US there is a place called the Hall of Fame dedicated to the great figures in baseball history. The spot can be found in Cooperstown, a small American town in the middle of New York state, that is otherwise totally unremarkable. Why was a building put up there to celebrate the sport that is so emblematic of the United States? Simply because the famous baseball is supposed to have been invented there by one Abner Doubleday in 1839. The date is precise but the myth of origins associated with it is no less so. In the early 19th century Doubleday is alleged to have interrupted some children playing marbles behind the shop belonging to the town's tailor. Then he is supposed to have started to teach them the rules of a new, more exciting game which he had just invented (if we adhere to this myth of origins) and which he proposed to call ‘baseball’. So he marked out a small-scale field on the ground: the first game of this typically American sport could now begin.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,013 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».