Notice bibliographique
Résumé
This book has emerged from a collaboration between the two authors that spans three decades.Russell Craig is grateful for the privilege of working with a co-author of vibrant intellect and a seemingly unbounded tolerance and patience.Joel Amernic is grateful for the privilege of working with a co-author of sterling creativity and dedication to the highest standards of research.Both authors are mutually grateful for the warm bonhomie that has sustained their longstanding collaboration.We thank our wives (Annette Craig and Lilly Amernic) and our extended families for their patience and tolerance as we labored on this book, distracted, often at odd hours.We also thank our respective universities (Faculty of Business, Durham University, UK, and the Rotman School of Management, University of Toronto, Canada) for providing the facilitative research environments that have enabled us to complete this book.We are grateful also to Jennifer DiDomenico of the University of Toronto Press (UTP) for her skill, patience, and good counsel in guiding this book through UTP's rigorous approval process.We have benefited too from the perceptive feedback provided by Jessica Ross related to social media and from many helpful suggestions from the copy editor, Susan Bindernagel.Parts of the following chapters have been sourced in material alluded to, or adapted and extended from, joint scholarly papers we have published between 2004 and 2020.In the list below, we acknowledge any additional authors of those papers in parentheses.Thus, we express thanks for the collaborative contributions of Dennis Tourish, Tony Mortensen, Shefali Iyer, Rebecca Nicolaides, Richard Trafford, and Rofiat Alli.In addition to calling upon the "back catalog" of our scholarly publications that are listed below, this book also comprises much new material that has not been published previously.We also canvass "breaking issues"
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,334 | 0,247 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».