Notice bibliographique
Résumé
A historic summit of two groups of WWII veterans that faced discrimination: the Tuskegee Airmen and Chinese-Canadian soldiers. Meeting for the first time ever, these aging veterans will share their stories with the public on how they overcame prejudice to serve their countries with courage and distinction. The Tuskegee Airmen are African-American pilots who fought in World War II. Formally, they formed the 332nd Fighter Group and the 477th Bombardment Group of the United States Army Air Corps (United States Army Air Forces after 20 June 1941). While most of their ranks have passed away, a few remaining veterans, now mostly in their late 80s and 90s, will meet to share their stories. During WWII, the Tuskegee airmen were the first group of African-American aviators to fly in combat for the US armed forces. At the time, the American military was still racially segregated. Many felt African-Americans lacked the intelligence and skill to perform anything beyond basic, menial tasks in military duty. Despite this segregation and prejudice, the Tuskegee Airmen went on to become one of the most highly respected fighter groups in the war. They were dubbed “the Red Tails” after one fighter group painted their P47s and later P51s with a red tail. Please join us for this historic occasion. This UBC opening symposium took place on June 28, 2013, 2013 at the Victoria Learning Theatre (Room 182), Irving K. Barber Learning Centre. Panelists: Col. Charles McGee, Lt. Robert Ashby, Bill Norwood, Col. Dick Tolliver (Tuskegee Airmen); Col. Howe Lee, George Chow, Monty Lee, Frank Wong (Chinese-Canadian Veterans); Moderated by Don Chapman
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,008 |
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 ».