Notice bibliographique
Résumé
Andrew Z. Kryzan with Gulf Canada shot me a note regarding the source and accuracy of the quote, “Those who do not learn from history are doomed to repeat it.” He cites a similar quote attributed to Sir Winston Churchill, “In order to look forward intelligently, it is necessary to have looked backward perceptively.” Thanks, Andrew. That is good advice for the people who are “setting” our energy policy in Washington. My gas bill last month was over US$300! Now, I know that natural gas is high priced these days, but I live in Houston where the weather is moderate, where there is a lot of gas and gas lines. I can only guess the cost for heating a house in Wisconsin or Alaska. What's going on? I thought we had a lot of natural gas. An economist, speaking at the AAPG convention many years ago, impressed me greatly by his message (and I misquote): “Don't tell me there is a surplus of a commodity. Tell me that there is a surplus at a given price. Don't just tell me there is a scarcity of natural gas. Tell me at what price the scarcity occurs.” At US$1.25, gas became scarce. At US$8, everyone is out looking for it. To heck with oil, give me gas any day. I assume you remember as far back as the 1950s. When you found gas, you either abandoned the well or shut it in for years, paying shut-in costs to the royalty owners. I can't imagine anyone shutting in a gas well today.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,745 | 0,722 |
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 ».