MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2884127792 · doi:10.18002/rama.v13i1.5453

Tai-sabaki for the piano, tai-sabaki for the tatami – A tribute to Prof. em. David B. Waterhouse (1936-2017)

2018· article· en· W2884127792 sur OpenAlexaboutno aff
Carl De Crée

Notice bibliographique

RevueRevista de artes marciales asiáticas · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMartial Arts: Techniques, Psychology, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributeWoodcutPianoMagnum opusPolymathHonorClassicsArtSociologyArt historyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,022

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista de artes marciales asiáticasMême sujetMartial Arts: Techniques, Psychology, and EducationTravaux en français237 207