Notice bibliographique
Résumé
In addition to the hard work of the authors, we would like to thank the following people.The supporting instructorsDr. Caroline Fox, Department of GeographyDr. Alexandrine Boudreault-Fournier, Department of AnthropologyProf. Colin J. Bennett, Department of Political ScienceDr. Brian Thom, Department of AnthropologyDr. Chris Auld, EconomicsDr. Gord Miller, School of Child and Youth CareDr. Marie Vautier, Department of FrenchDr. Allan Antliff, Department of Art History and Visual StudiesDr. Charlotte Reading, School of Public Health and Social PolicyEmily Avray (PhD cand.), Department of EnglishThe peer reviewersBehn Skovgaard AndersenBrian ColemanBryan Eric BennerCaroline WinterCarrie HillChelsea WilsonChristina SuzanneChristine TwerdoclibConstance SobseCori ThompsonEmma HughesFanie CollardeauFelipe de Lucia LoboGlenn BeauvaisHolly HoffmannJeff RapochJodi RempelJudy WalshKatie BullenKatherine BurnettKeith CherryKimberlee Graham-KnightLeslie BraggNatalia YangNatasha FosterOmolara IsiolaotanPamela SavageRamsay MalangeRobyn JoyceSarah HutchisonSusan KarimTeboho MakalimaTimothy PalmerVictoria DomonkosThe Arbutus Review teamLaurie Waye, Managing Editor of the journal and the Associate Director (Student Academic Success), Learning and Teaching CentreDan Lett, Guest Editor, Designer, and Typesetterwith support fromTeresa Dawson, Director of the Learning and Teaching CentreInba Kehoe, Scholarly Communications and Copyright Officer of the Library
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».