Notice bibliographique
Résumé
If my grandparents planted the so cio log i cal seeds in my heart, many people have helped me grow, cultivate, and harvest the fruit.This book would not have been pos si ble without the respondents who generously shared their life stories with me.For ethical reasons, I cannot thank them here individually, but I appreciate their generosity in opening themselves and, in many cases, their homes to me.I am also deeply grateful for the inspiration they provided.This book began at Brandeis University, and my colleagues there provided valuable feedback that shaped its development.I am blessed to have had Karen V. Hansen as my mentor.Karen had incredible faith in me, more than I sometimes have in myself.She reassured me during periods of self-doubt and guided me through difficult professional transitions.I want to thank Wendy Cadge for teaching me to or ga nize data, construct a so cio log i cal argument, and navigate the discipline.She has always been there for me.I am grateful as well to Sara Shostak for teaching me to be a professional sociologist; as a gradu ate student, I secretly dreamed about being as sharp as her one day.I also extend my sincere gratitude to Nazli Kibria, who was generous with her knowledge, insights, and professional connections, even when she was stretched thin with professional and personal commitments.I am indebted as well to Mary C. Waters for her insightful comments.She is the first person who alerted me to the potential for bridging the areas of aging and international migration.I also wish to extend my gratitude to a few people who provided critical support for this book and for my professional development.Nadia Kim introduced me to the field of migration and taught me the importance of thinking about the complexity of race/ethnicity, class, and gender.From the first day of gradu ate school, Laura Miller
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».