Notice bibliographique
Résumé
The Truth About Trudeau nick romanowLike many other immigrants, I speak differently than most.This generally prompts the question, "Where are you from?"My answer: "Canada." In the era of Trump, this answer often invites exclamations about how wonderful it must be to have Prime Minister Justin Trudeau as my nation's leader.Canadians must be so grateful to have such a charismatic symbol of a progressive, open society.Well, not all Canadians.If you were to poll students on a left-leaning American college campus about their opinions regarding Justin Trudeau, you would likely see overwhelming support.The Canadian population would largely disagree: Trudeau's approval currently sits at 47% according to the Canadian Broadcasting Corporation, CBC, with numbers as low as 35% in the past.For some perspective, the widely-disliked Donald Trump has a similar alltime low.My most recent visits home reveal this discontent.My family and I are from the rural, western province of Saskatchewan.Grossly generalizing, Saskatchewan would be the Canadian equivalent of Nebraska.Saskatchewan is unique for being geographically flat, economically agrarian, and, most notably, politically conservative.All of the "Prairie" provinces -Alberta, Saskatchewan, and Manitoba -share in their political leanings, but Saskatchewan is perhaps a prime example of what it means to be conservative in Canada.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».