Notice bibliographique
Résumé
Lack of examples is the bane of philosophical writing. Much too often abstract points are made without practical instances to ground them in experience. At the same time, examples should not be so specific as to draw attention away from the general point being made, and, as alluded to previously, there are times when examples, even if actual events, should not be used to attempt to derive general guiding principles. This is the bane of clinical writing. Too often reliance on case studies results in generalized conclusions and recommendations that are either nearly vacuous or too specific to be broadly applicable. To try to prevent both of these problems while still providing a useful reference point for the discussion that follows, I offer the entirely hypothetical case of Ms. A. Ms. A is sixty-five years old. For the last year or two she has been thinking hard about what life likely holds for her. The main consideration is that both her mother and her father had severe Alzheimer's disease in their early and mid-seventies. Ms. A has given serious thought to ending her life prior to succumbing to the disease. She has taken certain steps: prepared a will, organized her papers, and liquidated her assets. Her children are grown and on their own, and her husband was killed two years earlier in an accident. There are, then, no immediate familial obligations that preclude suicide.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».