Notice bibliographique
Résumé
Publishing a journal is the work of many people. The people listed below have been integral to the creation and production of The Arbutus Review.Teresa Dawson, Director of the Learning and Teaching Centre, who created the JournalInba Kehoe, Scholarly Communications and Copyright Officer of the Library, who shepherds the online portion of the JournalLaurie Waye, Managing Editor of the Journal and Manager of the Writing CentreMichael Lukas, Guest editor of the JournalShu-min Huang, Journal Designer and Coordinator of the Writing CentreAll submissions are reviewed blind by at least two readers. These readers are graduate students, researchers, staff, and alumni from the University of Victoria. We thank them for their valuable contributions to The Arbutus Review.Akina Umemoto Helen KennedyAnirban Kar Ilijc AlbaneseBehn Skovgaard Andersen Jennifer SmithBethany Coulthard Jonathan SchmidBrendan Boyd Judy WalshBrian Coleman Julia Serena ReadyBrian Vatne Leslie BraggCarrie Hill Linnea Gay PerryChristina Suzanne Marion SelfridgeClarise Lim Scott KouriConstance Sobsey Sheri GitelsonEmma Hughes Stephanie FieldHeike LettariWe also thank the instructors who supported their students’ submissions. Their weaving together of research into the undergraduate experience has enriched their students’ education.Dr. Alexandra D’Arcy, Department of LinguisticsDr. Charlotte Schallié, Department of Germanic and Slavic StudiesDr. Daniella Constantinescu, Department of Mechanical EngineeringDr. Jillianne Code, Faculty of EducationDr. Kevin Walby, Department of SociologyDr. Laura Cowen, Department of Mathematics and StatisticsDr. Martin Adams, Department of Pacific and Asian StudiesDr. Rustom Bhiladvala, Department of Mechanical EngineeringDr. Valerie Irvine, Faculty of Education
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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 | 0,009 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,527 | 0,372 |
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 ».