Notice bibliographique
Résumé
Foreword Kofi Annan Preface S.Hidalgo Executive Summary The Humanitarian Response Index 2007 L.Altinger, S.Hidalgo, and A.Lopez-Claros The Birth of Good Humanitarian Donorship J.Schaar Progress on the Front Lines J. Egeland Opening Space for Long-Term Development in Fragile Environments S. Cliffe and C. Petrie The Media- Driven Humanitarian Response: Public Perceptions and Humanitarian Realities as Two Faces of the Same Coin M. Ogrizek Colombia: A Crisis Concealed S. Hidalgo Democratic Republic of the Congo: Sick Giant of Africa- G. Gasser Haiti: Violence, Ganga, and a Fragile State on the Brink of Crisis- R. Sole Lebanon: Crisis of Civilian Protection Niger: Crisis of acute, Protracted Poverty and Vulnerability- M. Maranon Pakistan: Testing Reform of the Humanitarian System- R. Polastro Sudan: From One Crisis to Another Timor-Leste: Relapse and Open wounds- S. Hidalgo Summary: 2006- A Year of Emergencies Donor profile: Australia Donor profile: Austria Donor profile: Belgium Donor profile: Canada Donor profile: Denmark Donor profile: European commission Donor profile: Finland Donor profile: France Donor profile: Germany Donor profile: Greece Donor profile: Ireland Donor profile: Italy Donor profile: Japan Donor profile: Luxembourg Donor profile: Netherlands Donor profile: New Zealand Donor profile: Norway Donor profile: Portugal Donor profile: Spain Donor profile: Sweden Donor profile: Switzerland Donor profile: United Kingdom Donor profile: United States
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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 | 0,027 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,013 |
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 ».