Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Some years ago, when I was teaching in eastern Canada, I attended a lecture, liberally illustrated with slides, given by a local sculptor on his recent visit to Japan. Unsurprisingly, in view of his vocation, he tended to dwell on monumental and architectural subjects rather than landscapes or human figures and for the best part of an hour we were invited to reflect upon the elegant simplicity of Japanese stone-carving and woodworking. At the end of the talk a slide of weathered wooden shingles silhouetted against a slate-gray sky appeared on the screen; it seemed to us a natural complement to the roof trusses and door jambs of the Shinto shrine we had just been contemplating, and we duly gazed at it with reverential awe. Just before the lecturer snapped the lights back on, he informed us that we were looking at the side of a cattle barn on Nova Scotia's Tantramar Marshes, not ten miles away from where we were sitting. All of us, I believe, experienced the same shock to our unreflective compartmentalization of the exotic and the familiar. It was, of course, a cheap trick, but it provided a vivid illustration of how readily we see what we expect to see, of how easily our eyes can be conditioned, or trained, or fooled into seeing only one aspect of a polysemous image.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle