Notice bibliographique
Résumé
Many of the most celebrated children's books have a famous origin story attached to them. Lewis Carroll made up 'the interminable fairy-tale of Alice's Adventures ' (as he called it in his diary) while he was on a boat-trip with Alice, Lorina and Edith Liddell in 1862; Peter Pan grew out of J.M. Barrie's intense friendship with the five Llewelyn Davies boys; Salman Rushdie, following the Ayatollah Khomeini's 1989 fatwa , wrote Haroun and the Sea of Stories for his son, Zafir, for Zafir, like Haroun, had helped his father recover the ability to tell stories. The veracity of these stories, and many others like them, is open to question. But their prevalence and endurance is nevertheless important. We seem to demand such originary myths for our children's classics. What we want, it appears, is the assurance that published children's books have emerged from particular, known circumstances, and, more specifically, from the story told by an individual adult to individual children. C. S. Lewis listed this as one of his 'good ways' of writing for children: 'The printed story grows out of a story told to a particular child with the living voice and perhaps ex tempore .' Such a creative method is an antidote to what Lewis thought the very worst way to write for children, striving to 'find out what they want and give them that, however little you like it yourself'.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,041 |
| Communication savante | 0,019 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».