Our autumn reading list <b>The Nature of Life and Death: Every Body Leaves a Trace,</b> <i>Patricia Wiltshire,</i> G. P. Putnam's Sons, 2019. 304 pp. <b>Why Trust Science?,</b> <i>Naomi Oreskes,</i> Princeton University Press, 2019. 374 pp. <b>The Republic of Color: Science, Perception, and the Making of Modern America,</b> <i>Michael Rossi,</i> University of Chicago Press, 2019. 330 pp. <b>Superheavy: Making and Breaking the Periodic Table,</b> <i>Kit Chapman,</i> Bloomsbury Sigma, 2019. 304 pp. <b>Higher and Colder: A History of Extreme Physiology and Exploration,</b> <i>Vanessa Heggie,</i> University of Chicago Press, 2019. 264 pp. <b>Something Deeply Hidden: Quantum Worlds and the Emergence of Spacetime,</b> <i>Sean Carroll,</i> Dutton, 2019. 362 pp. <b>How To: Absurd Scientific Advice for Common Real-World Problems,</b> <i>Randall Munroe,</i> Riverhead Books, 2019. 320 pp. <b>Meat Planet: Artificial Flesh and the Future of Food,</b> <i>Benjamin Aldes Wurgaft,</i> University of California Press, 2019. 264 pp. <b>Fashionopolis: The Price of Fast Fashion and the Future of Clothes,</b> <i>Dana Thomas,</i> Penguin Press, 2019. 318 pp.
Notice bibliographique
Résumé
What can a lowly lichen reveal about a grisly murder case? Which common clothing item requires 5000 gallons of water to create? Where is the best place for a pilot to crash a malfunctioning airplane? Chockful of interesting trivia and thoughtful scholarship, the books on this year's fall reading list—reviewed by alumni of the AAAS Science and Technology Policy Fellowship program—tackle topics ranging from the future of food to the nature of reality. Consider a careful analysis of why we ought to trust science or join a harrowing expedition to the most extreme environments on Earth. Dive into a fascinating quest to identify new elements or crack open an eye-opening history of color science.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,621 | 0,576 |
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 ».