Why You Better Call Saul: What Our Favorite TV Lawyer Says About Life, Love, and Scheming Your Way to Acquittal and a Large Cash Payout
Notice bibliographique
Résumé
"A wonderful new book...excellent...outstanding work!" ~ Vince Gilligan\nBetter Call Saul chronicles the transformation of a decent, likable guy named Jimmy McGill into Saul Goodman, the morally bankrupt lawyer we met on Breaking Bad. Captivating and funny, the show provides far more than a few binge-watched hours of entertainment, raising questions about the legal system and human nature itself. Why You Better Call Saul: What Our Favorite TV Lawyer Says About Life, Love, and Scheming Your Way to Acquittal and a Large Cash Payout examines the many faces of our favorite fictional lawyer, as well as other characters in the Breaking Bad/Better Call Saul universe: Is Saul Goodman a persona that Jimmy invents to attract a particular kind of client, or does he reflect Jimmy's true self? To what extent does Jimmy/Saul bend -- or break -- the rules to which attorneys are bound? What do Jimmy McGill and Mike Ehrmantraut have in common with Dexter Morgan? What do Jimmy's most important relationships teach us about the effect of outside influences on one's psyche? How do Saul Goodman and Walter White break free of societal constraints? How does Saul manipulate the media in order to promote his legal services? Is he defined by his tacky advertisements? And much more ...
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,007 |
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 ».