Notice bibliographique
Résumé
<div class="buynow"><a title="Back issue of Monthly Review, March 2016 (Volume 67, Number 10)" href="http://monthlyreview.org/product/mr-067-10-2016-03/">buy this issue</a></div>Ellen Meiksins Wood, who died on January 14, was coeditor of <em>Monthly Review</em> with Harry Magdoff and Paul M. Sweezy from 1997 to 2000, and a major contributor to historical materialist thought in the late twentieth and early twenty-first century. Her parents were socialist refugees, members of the Jewish Labor Bund who came to the United States in 1941, after fleeing Latvia in the 1930s, when indigenous fascists came to power. Her mother worked for the Jewish Labor Committee in New York and her father for the United Nations. Ellen obtained her B.A. in Slavic languages at the University of California at Berkeley and went on to do graduate studies in political science at Berkeley, where she met and married Neal Wood, a professor in the department. From the late 1960s to the late 1990s, she taught political theory in the political science department at York University in Toronto.<p class="mrlink"><p class="mrpurchaselink"><a href="http://monthlyreview.org/index/volume-67-number-10" title="Vol. 67, No. 10: March 2016" target="_self">Click here to purchase a PDF version of this article at the <em>Monthly Review</em> website.</a></p>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».