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Enregistrement W2290454996 · doi:10.3138/gsi.9.2.05

Humanitarian Missions to the Nuba Mountains, Sudan: Delivery of Food to Those in Critical Need

2015· article· en· W2290454996 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel Totten

Notice bibliographique

RevueGenocide Studies International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitarian crisisGovernment (linguistics)MalnutritionGeographyFood securityIndigenousAgricultureSocioeconomicsEconomic growthRefugeeSociologyBiologyEconomicsArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following reports delineate the most recent experiences and insights gleaned by Samuel Totten, a scholar of genocide studies based in the United States, as he traveled up into the war-torn Nuba Mountains in Sudan during December 2014 and April–May 2015. During the course of both trips, accompanied by an interpreter and a driver, both from the Nuba Mountains, he served as a witness to the ongoing aerial attacks by the government of Sudan against Nuba civilians (in their villages, on their farms, in open marketplaces, in their schools, and in places of worship) and delivered food (sorghum, lentils, dried beans, salt, sugar, and cooking oil) to those Nuba in the most dire need. An untold number of Nuba have been forced out of their villages and off their farms due to the aerial bombings, and without access to their farms and stores of food, many, particularly those residing in the remotest regions, are experiencing everything from malnutrition to severe malnutrition to starvation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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