Notice bibliographique
Résumé
Roundtable Moderator:\nAmos Guiora, Professor of Law, Co-Director of the Center for Global Justice, University of Utah S.J. Quinney College of Law.\nRoundtable Participants:\nHarry Soyster, United States Army Lieutenant General (Ret.); former Director, Defense Intelligence Agency;\nDavid Irvine, United States Army Brigadier General (Ret.); former Deputy Commander for the 96th Regional Rediness Command;\nGeoffrey S. Corn, Professor of Law; Presidnetial Research Professor, South Texas College of Law;\nJames Carafano, Vice President, Foreign and Defense Policy Studies; E.W. Richardson Fellow; and Director of the Kathryn and Shelby Cullom Davis Institute for International Studies, The Heritage Foundation;\nClaire Finkelstein, Algernon Biddle Professor of Law and Professor of Philosophy, Director of the Center for Ethics and the Rule of Law, University of Pennsylvania;\nLaurie Blank, Director of the Internation Humanitarian Law Clinic, Emory University School of Law;\nMonica Hakimi, Professor of Law, Associate Dean for Academic Programming, University of Michigan Law School;\nGeorge R. Lucas, Professor of Ethics and Public Policy, Naval Postgraduate School;\nTrevor Morrison, Libiu Librescu Professor Law, Columbia Law School; and\nFrédéric Mégret, Associate Professor of Law, Associate Dean of Research (Law); Canada Research Chair in the Law of Human Rights and Legal Pluralism, McGill University.
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,706 | 0,439 |
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 ».