Notice bibliographique
Résumé
E stes P ark . I must attempt to put down the trifling events of each day just as they occur. The second time that I was left alone Mr. Nugent came in looking very black, and asked me to ride with him to see the beaver dams on the Black Canyon. No more whistling or singing, or talking to his beautiful mare, or sparkling repartee. His mood was as dark as the sky overhead, which was black with an impending snowstorm. He was quite silent, struck his horse often, started off on a furious gallop, and then throwing his mare on her haunches close to me, said, “You're the first man or woman who's treated me like a human being for many a year.” So he said in this dark mood, but Mr. and Mrs. Dewy, who took a very deep interest in his welfare, always treated him as a rational, intelligent gentleman, and in his better moments he spoke of them with the warmest appreciation. “If you want to know,” he continued, “how nearly a man can become a devil, I'll tell you now.” There was no choice, and we rode up the canyon, and I listened to one of the darkest tales of ruin I have ever heard or read. Its early features were very simple. His father was a British officer quartered at Montreal, of a good old Irish family. From his account he was an ungovernable boy, imperfectly educated, and tyrannising over a loving but weak mother.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,592 | 0,352 |
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 ».