Notice bibliographique
Résumé
Although I did not realize it, I launched this project already in 1996, when I first travelled to Nizhnii Novgorod under the auspices of an undergraduate study abroad program.I arrived knowing next to nothing about Russia, not even the language, and I lacked experience in overseas travel.Greeted hospitably, I found what others might have viewed as a dull provincial city to be large and interesting -not only because it was Russian, but also because I grew up in a rural community.Even my undergraduate institution was surrounded by farmers' fields.Any city anywhere would have offered adventure; being a Russian city, Nizhnii Novgorod added the delightful challenge of navigating a foreign language and culture, both of which I soon came to love.I owe my ability to conduct serious research on Nizhnii Novgorod to a host of individuals whom I met on that very first trip.Staff at the International Office of Nizhnii Novgorod State University offered both friendship and assistance, helping me obtain travel visas, access to the archives, and strong scholarly connections.Olga Artamonova offered friendship, a place to stay, and expert language consultation, as well as access to books at the Pedagogical University.The Zhuravin and Elsukov families likewise offered literature and advice, together with all the comforts of home -kindness, superb food, and a warm and clean bed.The specialists upon whom I relied in the course of my research offered a highly welcome mix of warmth and professionalism.The archivists at GOPANO and TsANO -the former party and state archives of Nizhnii Novgorod, respectively -taught me how to navigate the Russian archives, and in 2001 they offered generous assistance as I gathered my materials.Staff at the provincial library dug old newspapers out of the basement of the church in which the library was then located, a dusty and unpleasant
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».