Notice bibliographique
Résumé
reader : You have said much about civilisation – enough to make me ponder over it. I do not now know what I should adopt and what I should avoid from the nations of Europe, but one question comes to my lips immediately. If civilisation is a disease, and if it has attacked the English nation, why has she been able to take India, and why is she able to retain it? editor : Your question is not very difficult to answer, and we shall presently be able to examine the true nature of Swaraj; for I am aware that I have still to answer that question. I will, however, take up your previous question. The English have not taken India; we have given it to them. They are not in India because of their strength, but because we keep them. Let us now see whether these propositions can be sustained. They came to our country originally for purposes of trade. Recall the Company Bahadur. Who made it Bahadur? They had not the slightest intention at the time of establishing a kingdom. Who assisted the Company's officers? Who was tempted at the sight of their silver? Who bought their goods? History testifies that we did all this. In order to become rich all at once, we welcomed the Company's officers with open arms. We assisted them. If I am in the habit of drinking Bhang, and a seller thereof sells it to me, am I to blame him or myself?
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,009 |
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 ».