The Essential Guide to the Loch Ness Monster and Other Aquatic Cryptids by Ken Gerhard
Notice bibliographique
Résumé
This is a readable overview of reports of unidentified aquatic creatures in the oceans and in freshwater, and it can be a useful introduction for people who have not previously read much about this subject. Cryptozoologists, however, will find nothing new here; the treatment is purely descriptive rather than analytical and critical. A nice Foreword by Steve Feltham, in residence at Loch Ness for 30 years looking for Nessies, includes the important point that the number of actual sightings is a large multiple of the number of publicly known reports. The first two chapters are about the Loch Ness Monster. Chapter 3 deals with sea serpents. Chapters 4 through 6 are about the Canadian “Ogopogo” of Lake Okanogan, the American “Champ” of Lake Champlain, and less-well-known lake monsters of North America. Chapter 7 reports on lake monsters around the world. Chapter 8 surveys the typically mysterious carcasses periodically found on seashores. Chapter 9 mentions the surprises that the ocean depths occasionally reveal, notably the coelacanth, the giant squid, and the megamouth shark, as well as the little-known beaked whales, oarfish, and sturgeon of monstrous size.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,074 |
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 ».