Notice bibliographique
Résumé
I was hesitant at first to join the Médecins Sans Frontières (Doctors Without Borders) volunteer group here at McGill. I thought that I would be committing myself to an organisation whose humanitarian actions were solely medical-related and never crossed over to topics of injustice and human rights violations, which as many people do not realise is just as crucial, if not more, than needles and bandages. It is an honourable thing to save lives, but it is a crime to do it with indifference. With aspirations of becoming a doctor myself, I was not ready to promote healing with a mouth shut. Luckily, I soon found out that in addition to providing medical assistance, MSF's main missions are to raise awareness by speaking out, either in private or in public, as witnesses of the plights suffered by populations around the world. As the world's most important independent medical relief organisation, MSF provides assistance in more than 85 countries, in the wake of armed conflicts, civil war, epidemics, chronic refugees situations, natural disasters and famines, while launching awareness campaigns and publicly denouncing acts that violate humanitarian laws. In fact, it is one of the first non-governmental organisations (NGOs) to have combined medicine with activism. Another important feature is its complete independence from all political, religious and economic influences.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,022 |
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 ».