Notice bibliographique
Résumé
In August 1932, Field Marshal Lord Allenby, formerly the commander in chief of the EEF, spoke to members of the British Legion in Portmadoc, Wales. Many of the Welsh Legionaries in the small crowd had served with him in Palestine. 1 Others had likely been with the Welsh Regiment or the Royal Welch Fusiliers in Macedonia and Mesopotamia. Fourteen years after the war had ended, he informed the gathering, he still heard and was often pulled into ‘disputes as to which theatre of operations, which front or field of war, was the scene of worst hardship. France, Palestine, Salonika, Dardanelles, Mesopotamia, or elsewhere.’ On the day, Allenby was in no mood to put one campaign above the others. All had suffered equally. ‘From what I saw of war; in Flanders, France, Palestine, and Syria’, he told the Legionaries, ‘and from what I know, from others, on other fields; I am assured that, whether in East or West, or Sea or Land; from the ice and snow of Northern Russia, to the torrid heat of East and Central Africa there was nothing to choose’. 2 His speech, in any case, was meant to impress upon the crowd of ex-servicemen the folly of war and the need to learn from past mistakes at a time when the world political situation was deteriorating and disillusionment with the war, focused overwhelmingly on the horrors of the trenches of France and Flanders, was perhaps at its height.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,234 | 0,073 |
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 ».