Notice bibliographique
Résumé
Every book has a history, but because this book originated as a Stanford University dissertation in the 197os, its history is longer than most.To be completely accurate, my interest in the subject even antedated my graduate school experience.From late 1968 to early 1970, I hosted a weekly League of Women Voters television program devoted to public affairs in San Jose and Santa Clara County.Thus, it is not surprising that when I chose a topic of study at Stanford, I gravitated toward an area I had already come to see as fascinating-and that was before the area had become world famous as "Silicon Valley."Another reason for my choice to study San Jose is the nature of the family in which I grew up.My late father, Glen Ingles, was a newspaper editor in various small California towns.Although I would not live in the Santa Clara Valley-Sunnyvale, to be precise-until adulthood, many of the issues with which this book deals, such as the conflict between development andresource preservation, were part of our nightly dinner-table conversation.~Moreover, in the 1950s my late mother, Alberta Ingles, worked for the Coastal Area Protection League at an office in Laguna Beach.This organization tried to prevent the offshore drilling of oil.I learned many things from my parents; one of the most valuable was to care deeply about my native state.For my dissertation, I chose to focus on the Santa Clara Valley during the Great Depression, because I had read enough of John Steinbeck to know that I wanted to discover if the historical record would verify his view of California as riven by class conflict during that turbulent decade.And, of course, it did.I published a number of articles drawn from the research but
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,365 | 0,236 |
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 ».