Notice bibliographique
Résumé
W e arrived at Port Talbot, Canada West, a day or two ago from Niagara, where we stayed a fortnight. This is a delightful place. We went back to Buffalo, then crossed a part of Lake Erie (we were a day and a night on board the steamer “London”), and, landing at Port Stanley, we had some refreshments at the little hotel there, where we were well taken care of by the particularly attentive and obliging proprietors; and then we came on in a hired carriage through beautiful woods to this beautiful spot. The road, however, was not equally beautiful, and we broke down, which, apparently not un foreseen accident, our driver took very unconcernedly and philosophically, and immediately set about repairing the damage. A carriage breaking down is of little moment indeed in the woods of Canada, where they are usually of a tough and rough kind, and where the charioteer (who, I believe, is generally expected to be somewhat experienced in this way) speedily rectifies the injury by cutting down the first likely tree by the road side, and adapting it to his purpose by some “rough and ready” kind of craft. In this instance I had little doubt but that our damaged vehicle would come out of the hands of our Jehu nearly, if not quite, as good as new; for its “build” was such, that he might very probably have been himself the coach-maker originally, as well as coach-driver and coach-breaker.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,178 | 0,045 |
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 ».