Notice bibliographique
Résumé
Adélia Maria Miglievich RibeiroUniversidade Federal do Espírito Santo-UFES, Vitória, ES; Brasilhttp://orcid.org/0000-0001-9736-2996Adolfo Ignácio CalderónPontifícia Universidade Católica de Campinas-PUC-Campinas, Campinas, SP; Brasilhttp://orcid.org/0000-0001-6534-2819Andréa Tereza Brito FerreiraUniversidade Federal de Pernambuco-UFPE, Recife, PE; Brasilhttp://orcid.org/0000-0002-7162-8466Andrés ChiappeUniversidad de La Sabana-, Chía, Cundinamarca; Colombiahttp://orcid.org/0000-0002-9664-4833Ângelo Ricardo de SouzaUniversidade Federal do Paraná-UFPR, Curitiba, PR; Brasilhttp://orcid.org/0000-0002-0246-3207Artur Marecos Parreira e Moreira GonçalvesUniversidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias, Lisboa; Portugalhttp://orcid.org/0000-0001-6721-292XCarolina Iturra HerreraFacultad de Psicología, Universidad de Talca-UTALCA, Lircay; Chilehttp://orcid.org/0000-0003-2094-1302Caterine Vila FagundesUniversidade Federal do Rio Grande do Sul-UFGRS, Porto Alegre, RS; Brasilhttp://orcid.org/0000-0001-8895-4826Ivár César Oliveira de VasconcelosUniversidade Católica de Brasília-UCB, Brasília, DF; Brasilhttp://orcid.org/0000-0001-5186-8000Ivo DickmannUniversidade Comunitária da Região de Chapecó-UNOCHAPECÓ, Chapecó, SC; Brasilhttp://orcid.org/0000-0002-6293-8382Lier Pires FerreiraUniversidade Cândido Mendes-UCAM, Rio de Janeiro, RJ; BrasilInstituto Brasileiro de Mercados e Capitais-IBMEC, Rio de Janeiro, RJ; Brasilhttp://orcid.org/0000-0001-6267-2169 Marilda Pasqual SchneiderUniversidade Estadual do Oeste do Paraná-UNIOESTE, Cascavel, PA; Brasilhttp://orcid.org/0000-0003-3019-008XOlga Moreno-FernándezUniversidade de Sevilha-US, Sevilla; Españahttp://orcid.org/0000-0003-4349-8657Priscila Ferreira de Lima FonsecaUniversidade Federal de Pernambuco-UFPE, Recife, PE; Brasilhttp://orcid.org/0000-0003-1943-8005Ranilce Mascarenhas Guimarães-IosifUniversidade de Alberta-U of A, Edmonton, AB; Canadáhttp://orcid.org/0000-0002-5146-293X
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,013 |
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 ».