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Enregistrement W4246770375 · doi:10.7765/9781526121509.00008

A note on terminology

2017· book-chapter· en· W4246770375 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueManchester University Press eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A difficulty facing historians of the Arctic is that the names of countries and peoples that appear in the historical record are almost wholly different from those used by the people themselves today.Home rule in Greenland and the creation of Nunavut, the new territory in the Canadian eastern Arctic in 1999, have been accompanied by the renaming of towns and other communities.In a similar fashion Arctic peoples have adopted new words to describe themselves.The term 'Eskimo' has been largely replaced by 'Inuit', but that is a generic name and different sub-groups have adopted other names.Elsewhere in the Arctic the Lapps now call themselves 'Sami', and the Samoyed 'Nentsy'.As the process of change is continuing, it is difficult to create hardand-fast rules, so the following procedures have been adopted.Firstly the people will be referred to by their current preferred name.However, where it is still approprate to use older names in order to make sense of earlier descriptions, they will be used in preference.Secondly the traditional Europeanised country and island names will be used, e.g.Greenland, Baffin Island, and the same will apply to names of seas and fjords, as they are still mostly used by the compilers of atlases.Native names will be used for towns and villages where they exist, as their use is becoming more widespread and they feature increasingly in contemporary literature.However, to help the reader they will be accompanied by their past European names.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,015
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0180,020
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0040,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,050

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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