Notice bibliographique
Résumé
R Leonis On a bitter January night in frosty Montreal, I first watched R Leonis. A cold front had just passed through, leaving a crisp starry sky. Checking my variable-star chart, I began to look for R. It was frightfully cold. After an uncomfortable 45-minute search I finally found R Leonis as it rose through the haze and smog that hugged the eastern horizon. By this time I was so cold that even the simplest and smallest motions of the telescope were magnified into an agonizing exercise that taxed my whole being. I had finally found a faint magnitude 9.3 star, graced by two other stars – chambermaids assisting a stellar queen – at 9.1 and 9.6. It was so cold that the telescope tube froze to its mount and I couldn't even take the poor instrument inside! Quickly, observer minus telescope moved inside for some warmth. Never had hot chocolate tasted so good! Still outside, hundreds of light years away, shone my new variable. On that frigid night, R Leonis taught me two important lessons. One was that variable star observing can be challenging and worthwhile. The other is that to observe variables properly, one must first acquire a feeling for them, a genuine concern for what they are doing, and a will to undergo some discomfort to remain in touch with them. You may not feel this the first cold night out, but you will as you get familiar with the variable's behavior.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,141 | 0,064 |
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 ».