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Enregistrement W3101236358 · doi:10.29173/cais1116

Forked Times: Documenting “Ordinary Time” in Everyday Life

2020· article· fr· W3101236358 sur OpenAlexafffundvenue
Pamela J. McKenzie

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Cultural and Historical Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Ordinary” time is commonly defined as time that is neither holidays nor emergencies, which suggests that “ordinary time” events are routine rather than singular. An analysis of how people document events in “ordinary” time, however, shows that the stream of “ordinary” time has multiple forks; that ordinary does not necessarily mean predictable, and that both vacations and emergencies could, in certain circumstances, take on the character of routine rather than singular events. Le temps «ordinaire» est généralement défini comme un temps qui n'est ni des vacances ni des urgences, ce qui suggère que les événements «ordinaires» sont routiniers plutôt que singuliers. Une analyse de la manière dont les gens documentent les événements en temps «ordinaire» montre cependant que le flux du temps «ordinaire» a plusieurs fourchettes; cet ordinaire ne signifie pas nécessairement prévisible et que les vacances et les urgences pourraient, dans certaines circonstances, prendre le caractère d'événements routiniers plutôt que singuliers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0060,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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