Tweets to Donald Trump (@realDonaldTrump)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
362,464,578 tweet ids for tweets directed at Donald Trump (@realDonaldTrump), collected with Documenting the Now's twarc. Tweets can be “rehydrated” with Documenting the Now’s twarc, or Hydrator. twarc hydrate to_realdonaldtrump_20210120_ids.txt > to_realdonaldtrump_20210120.jsonl. Collection notes: Tweets from May 7, 2017 - October 16, 2018 of the dataset used a combination of the Filter (Streaming) API and Search API. The Filter API failed on June 21, 2017. From June 23, 2017 forward only the Search API was used to collect. Collection was done every 5 days on a cron job, and periodically deduplicated. There is a data gap from Tue Jul 28 13:53:50 +0000 2020 through Thu Aug 06 09:36:23 +0000 2020 due to a collection error. This dataset also includes a number of derivative csv files from the original jsonl collected. This includes: A user csv file created with jq (see below). twut userInfo twut language twut times twut sources twut hashtags twut urls twut animatedGifUrls twut imageUrls twut mediaUrls twut videoUrls User csv: jq -r '[.id_str, .created_at, .user.screen_name, .retweeted_status != null] | @csv' to_realdonaldtrump_20190130.jsonl > to_realdonaldtrump_20190130_users.jsonl
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle