Notice bibliographique
Résumé
The three peer reviewers on the project—Daniel Gervais, Mindge Li, and Christopher May—deserve a special acknowledgment for their thorough reviews of and helpful comments on our draft chapters. So too does Hong Xue for co-hosting our Hong Kong workshop. In addition, I want to single out my doctoral student at the University of Ottawa and former research fellow with the EDGE Network, Lihong Li, not only for his organizational support but also for his substantive contributions. Turning a collection of papers into a published book was not a simple task. A debt of gratitude is owed to Andrea Kroetch and David Quayat, a current and a former student who helped me to prepare the manuscript for this book. Further thanks go to Brian Henderson, Clare Hitchens, Rob Kohlmeier, and the rest of the staff at Wilfrid Laurier University Press for their excellent editorial and promotional skills. Max Brem, Jessica Hanson, Daniel Schwanen, Stephanie Woodburn, and others at the Centre for International Governance Innovation deserve acknowledgment for important role they played in the publication of this book. As I explain in the introductory chapter, my hope is that this book project marks the beginning, not the end, of this group of authors ’ efforts to aid implementation of the WIPO Development Agenda. Each chapter in this book represents a potential spinoff for future ideas and strategic discussion. If we proceed as I hope we do, further thanks will be forthcoming in the near future.
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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 | 0,029 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,021 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».