Notice bibliographique
Résumé
In the 1958 musical South Pacific, the character Nelly Forbush trills a song of optimism and hope amid the darkness of World War II (South Pacific Enterprises and Logan 1958). The chipper message of this fictional navy nurse might well be welcome amid the negative timbre of the pervasive political, cultural and societal upheaval that we are experiencing today - not to mention the burden of a global pandemic. The tune delivers the message of a so-called "cockeyed optimist," staying positive while many are not and being buoyed by the anticipation of brighter, sunny days ahead (South Pacific Enterprises and Logan 1958). COVID-19 has unloaded countless blows to virtually every aspect of the life we once knew; surely, this is enough to leave any cockeyed optimist reeling. Where do we find the strength of character to prevail during times like this? Somehow, good leaders do; finding creativity, courage and conviction to make the most of a bad situation, they rise above it. They show optimism in the face of fear, the unknown and circumstances beyond their control. Instilling abiding trust in their followers, they lead out of the abyss, shining light on new possibilities and opportunities.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».