Notice bibliographique
Résumé
Book Review| May 01 2013 Review: My Name is Legion, For we are Many Legion By Kelly Richardson Albright-Knox Art GalleryBuffalo, New York February 16–June 9, 2013 Kathryn Shriver Kathryn Shriver KATHRYN SHRIVER is a graduate of Wells College and will begin graduate studies in painting and drawing at Concordia University in Montréal in the fall. Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Afterimage (2013) 40 (6): 23–24. https://doi.org/10.1525/aft.2013.40.6.23 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn MailTo Tools Icon Tools Get Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Kathryn Shriver; Review: My Name is Legion, For we are Many. Afterimage 1 May 2013; 40 (6): 23–24. doi: https://doi.org/10.1525/aft.2013.40.6.23 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentAfterimage Search This content is only available via PDF. © 2013 Afterimage/Visual Studies Workshop, unless otherwise noted. Reprints require written permission and acknowledgment of previous publication in Afterimage.2013 Article PDF first page preview Close Modal You do not currently have access to this content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».