Notice bibliographique
Résumé
On 7 December 2010, Toronto’s newly elected mayor, Rob Ford, was sworn in at City Hall. In keeping with recent shifts towards the right in Canadian politics, Ford rode to victory on a populist Tea Party-style platform promising small government, tight spending and tax cuts.1 Setting the tone for a new era of municipal politics — one that has placed a combative mayor at the centre of highly theatrical and seemingly endless public scandals — Ford invited controversial hockey commentator Don Cherry to attend the ceremony as his special guest and gave him the honour of hanging the chain of office around his neck.2 Cherry, a celebrity known not only for his political conservatism but also for garish attire, showed up in a flamingo pink floral-print blazer, a costume designed to match his equally colourful remarks. ‘I’m wearing pinko for all the pinkos out there that ride bicycles and everything’, he declared, going on to slam the left-wing media who turn up their noses at his church attendance and patriotic support of the troops. ‘This is what you’ll be facing, Rob, with these left-wing pinkos — they scrape the bottom of the barrel’ (in Nurwisah 2010). A few days earlier in an interview about Ford’s win, Cherry gave this rationale for his upcoming appearance in council: ‘People are sick of the elites and artsy people running the show […]. It’s time for some lunch pail, blue-collar people’ (in Rider 2010).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».