Looking Back and Moving Forwards.
Notice bibliographique
Résumé
… the final test of a leader is to leave behind the conviction and will to carry on …" -Walter Lippmann January always gives one pause for reflection on events of the year past -the good and the bad, the successes and failures, the gains and losses.On the world stage, we have witnessed many notable events in 2016 -national uprisings, warring factions, thousands seeking refuge, mass shootings and terror attacks, precarious economies, and divisive referendums and elections.Closer to home, in Canada and in the realm of healthcare, debate and deliberation continues about assisted suicide, the legalization of marijuana, safe injection centres, escalating suicide rates among aboriginal youth and a new health accord.Despite the unfolding of many controversial issues, ours remains a largely a peaceful nation and among the most fortunate in the world.The year was also marked by the deaths of many renowned public figures: Castro, Prince, Bowie, Ali, Princess Leia, Howe and Toffler are among the dozens of people who have left us with indelible yet diverse traces of notoriety.Canadian nursing has lost significant, long-time contributors to the profession over the past year too, including Harriet "
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,018 |
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 ».