Notice bibliographique
Résumé
O n reaching Boston I found that my passage had been taken in the Cunard steamer America , reputed to be the slowest and wettest of the whole line. Some of my kind American friends, anxious to induce me to remain for the winter with them, had exaggerated the dangers and discomforts of a winter-passage; the December storms, the three days spent in crossing the Newfoundland Banks, steaming at half-speed with fog-bells ringing and foghorns blowing, the impossibility of going on deck, and the disagreeableness of being shut up in a close heated saloon. It was with all these slanders against the ship fresh in my recollection that I saw her in dock on the morning of my leaving America, her large, shapeless, wall-sided hull looming darkly through a shower of rain. The friends who had first welcomed me to the States accompanied me to the vessel, rendering my departure from them the more regretful, and scarcely had I taken leave of them when a gun was fired, the lashings were cast off, and our huge wheels began their ceaseless revolutions. It was in some respects a cheerless embarkation. The Indian summer had passed away; the ground was bound by frost; driving showers of sleet were descending; and a cold, howling, wintry wind was sweeping over the waters of Massachusetts Bay. We were considerably retarded between Boston and Halifax by contrary winds.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,324 | 0,181 |
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 ».