Cancer Donation: Integrating Homo emotionalis with Homo economicus
Notice bibliographique
Résumé
The same was true for other efforts as well in the food industry, up to at least 2006 (Judy Zauenbrecher, Welches's, personal communication, 2006).What seemed to emerge from these and other conversations was the fact that research done in a systematic manner to uncover rules about behavior often maintained value of years, even decades.What was of little value was the study so tightly focused that it yielded only a factoid rather than these rules.The realization led to the recognition that industrial, or better applied research, would do well to incorporate the effort to find rules.Indeed, in their 2007 book, Selling Blue Elephants authors [1] entitled the effort 'Rule Development Experimentation.' It was clear by 2007 that these studies, some twenty and thirty years old, would still yield value information to guide thinking, communication efforts, and product developments, decades later.In some respects, these rule-developing experiments were creating a sort of 'scientific literature' of a topic, albeit from the point of view of a corporation, and a specific application.The reason for this introduction is to lay the groundwork for the additional information which can emerge from these studies, information that may be presented in a cursory manner to managers tasked with the job of creating the event.Yet, Mind Genomics provides an opportunity to develop a database of deeper knowledge and insight, both to create better telethons in the future, but also to understand the topic in far greater depth, an understanding which can become systemic.It is the further exploration of data, now about 13 years old, an exploration into the principles and patterns, which Mind Genomics provides as the foundation for the future.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».