Tai-sabaki for the piano, tai-sabaki for the tatami – A tribute to Prof. em. David B. Waterhouse (1936-2017)
Notice bibliographique
Résumé
David B. Waterhouse (1936-2017) was a Professor emeritus, Japanese studies scholar, and humanities polymath. Educated to concert pianist level, he graduated in Western Classics, Moral Sciences, and Oriental Studies from the University of Cambridge. It is there where during his freshman year he had attended for first time a live judo demonstration, and had decided to start his judo career. Professor Waterhouse would eventually join the University of Toronto, where he would spend the rest of his professional career as an educator and scholar. David aptly understood and taught judo as it was meant by its founder, i.e. as a form of pedagogy striving for both physical and intellectual development. Consequently, his academic judo classes at the University of Toronto’s Department of East Asian Studies attracted an enthusiastic crowd of students. Professor Waterhouse’s scholarly legacy is vast, showing a remarkable breadth in topics which he surveyed, investigated and mastered, but he was particularly proud of his magnum opus, i.e. a two-volume catalogue of woodcuts by Japanese artist Suzuki Harunobu published in 2013. The manuscript of his book on judo’s cultural and technical history, unfortunately, remains unfinished due to his untimely passing.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,022 |
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 ».