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Enregistrement W244342540

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2000· editorial· en· W244342540 sur OpenAlexaboutno aff
Donald F. Moores

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeveloping countryLeagueDebtEconomic growthBusinessPolitical scienceEconomicsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following are excerpts from the Washington Post over the period of a few months: Gates loses $12,000,000,000 (billion) in stock in week: Still world's richest person. Eight million American Households have net worth in excess of $1,000,000. Gap between rich and poor in America is growing. In affluent latte communities people pay more than $2.00 for designer coffee and water. Three billion people in world survive on less than $2.00 per day. Adolescent obesity is a growing (sic) problem in affluent countries. More than 250,000,000 children in world suffer from malnutrition. Top National Football League draft choices to receive around $10,000,000 signing bonuses. Janitors in Los Angeles strike for raise to $8.00 an hour. Almost 75% of HIV/AIDS cases occur in sub-Sahara Africa. African leaders accuse North American and European pharmaceutical companies of inflating cost of medicine. The companies respond that the real problem is inadequate distribution systems in the countries. Four European executives agree to jail terms for attempting to control cost of vitamins worldwide. Protesters demand debt forgiveness for third world countries at World Bank and International Monetary Fund meetings. Leaders of G-7 countries propose study of the digital divide between affluent and poor countries. Leaders of third world countries skeptical. Each of us could go on and on with examples of the paradox of the growing gaps between the haves and the have-nots across countries and even within each country. At a national level, it is difficult to commit adequate resources to education if large numbers of a population are suffering from malnutrition, disease, and poverty. This is exacerbated by military conflicts and the attendant human suffering. Even in the United States, Canada, and countries of Western Europe, where there has been unprecedented prosperity and the threat of military conflict is small, there is a disparity in the quality of life. This is especially apparent in countries with large, often poor, immigrant populations such as Germany, Canada, the United States, and Switzerland. Those of us who were born in the United States are aware that our parents, grandparents, or more distant ancestors mostly came from impoverished backgrounds and took on menial, backbreaking work to survive. We are less aware that schools in the first half of the last century tried to forcefeed children from Italian, Yiddish, and Polish-speaking families, for example, a distorted, parochial, and punitive version of Americanization. The situation is only marginally better today. …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5100,488

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2000
Routes d'admission1
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