Notice bibliographique
Résumé
The curtain draws back,An agonizing scene begins to unfold.A father is struggling to be stoic,the mother’s eyes are cold.Their child lays in the stretcher,a veteran of many a procedure.The bruises on her innocent skin,a most prominent feature.They look quite surprised,even a bit startled to see my face.“Don’t worry,” says my colleague,“This is not his first case.”“We’ve heard of your services,” says the mom,while barely holding back her tears.“We’re so glad you could stop by,” says the dad,while he struggles to confront his fears.I know my role and calling,I’ve trained for it extensively.I aim to help calm the soul,and do so inexpensively.Surgery is a very scary time,the anxiety tends to run high.“We have no choice to proceed,”the parents exclaim with a sigh.I bravely approach the child,I comfort her as she ponders her future.Her failing chest and heartwill soon meet the scalpel and the suture.I channel all of my strength, empathy, and affection,straight into that innocent child.She sheds a tear and accepts what is coming,with a long road ahead, her recovery won’t be mild.Alas it is time for me to leave,the surgery is about to start.I jump off the bed and wag my tail rigorously,I am a good boy and have hopefully done my part.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,316 | 0,176 |
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 ».