Notice bibliographique
Résumé
Have you ever had one of those days where nothing goes right? Or a time where you wonder what the heck you’re doing in the sometimes-eventful profession of veterinary medicine? David Perrin does. Frequently. Having read Dr. Perrin’s previous 3 works, I was eagerly anticipating the release of his latest book Never Say Die. I wasn’t disappointed. After graduating from the Western College of Veterinary Medicine in Saskatoon, Dr. David Perrin practiced mixed animal medicine in the Kootenay region of British Columbia for 26 y before publishing his first book of veterinary adventures. If you need a light-hearted book to pick you up at the end of the day or are looking for a fun weekend read, this hilariously illustrated book will serve nicely. Accompanied by his faithful German shepherd Lug and aided by his trusty assistant Doris, Dr. Dave tackles everything from anemic dogs and ornery cows to impacted snakes. There’s something here for everyone. While written in a vernacular that even a layperson can understand, the medicine is descriptive and thorough enough that I found myself pondering diagnoses even as Dr. Perrin describes the case history and clinical findings. The only downside to the book is that it ends too quickly, leaving the reader hoping that Dr. Perrin will continue to publish new installments in his New Adventures of the Country Vet Series.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,052 |
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 ».