Notice bibliographique
Résumé
My brother was diagnosed with cancer in early July, 2017. He died on August 22, 2017. I have written many poems about growing up with my brother, and now that he has died, I am revisiting the poems I once wrote and writing more because writing is my way of addressing grief. Writing is an integral path in the curriculum of loss, and I trust writing will lead me to the understanding I need to begin each new day with hope, even joy in the midst of loss. Joy Kogawa (2016) sees “the world as an open book embedded with stories” that we can hear “if we have ears to hear” (p. 149). When my brother died, the loss was grievous, but the loss reminded me I am alive and I must keep on telling stories. I am learning to live with the curriculum of loss. As one who is left behind, my calling is to remember my brother and to share stories about him, but my calling is also to explore connections between life and loss, and the possibilities that extend beyond loss. Ultimately the curriculum of loss is a curriculum of hope. I want to be open to learning from my brother. I am not satisfied with remembering or memorializing him. I want to continue in a pedagogic relationship with my brother so that I learn from both memories and loss, as well as from the possibilities that continue.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,015 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».