Evaluation of the Effects of Nanofluid on the Lubricity of Oil-based Mud
Notice bibliographique
Résumé
Fiji Hindi (FH), which developed as a result of plantation contact during the indenture period (1870–1920), is identified by about 37.5% of Fiji’s total popu- lation and by a considerable diasporic Indo-Fijian population as their mother tongue (Fiji Bureau of Statistics, 2007; Mangubhai & Mugler, 2006, p. 97). Although this speech community perceives FH as its heritage language, an iden- tifiable generic term has never been adopted to describe this or any other herit- age language in Fiji.1 FH is the language of girmitya descendants – indentured laborers brought to Fiji by the British to work on sugar and cotton plantations from 1870 to 1920.2 \nThe absence of a label for heritage languages is not unique to Fiji. The defi- nition changes from place to place, differing with community power, language proficiency, and individual heritage (see Fishman, 2001). Hornberger and Wang (2008) define heritage language users as individuals with familial or ancestral ties to a language other than English who exercise their agency in classifying them- selves as users of a heritage language. They state that this determines how these individuals negotiate their identity with other dominant cultures and standard languages they come into contact with (Hornberger & Wang, 2008, p. 6). The critical aspect of this definition requires self-selective membership of the heritage language community.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».