Notice bibliographique
Résumé
Click to increase image sizeClick to decrease image size Acknowledgements I wish to thank all the authors for contributing their work to this project. Thanks are also due to the reviewers for their critical remarks and constructive comments, which certainly helped to improve quality of the presented papers. So, special thanks to the reviewers of the papers for this special issue: Professor Dr. Kai Hauser (Technical University of Berlin, Germany) Professor Dr. Sajahan Miah (Dhaka University, Bangladesh) Dr. Christopher Pincock (Purdue University & University of Pittsburgh, United States) Professor Dr. Erhard Scholz (University of Wuppertal, Germany) Dr. Michael Silberstein (Elisabethtown College, United States) Professor Dr. Lawrence M. Ward (Univeristy of British Columbia, Vancouver, Canada) Thanks are also due to the editors of Philosophical Psychology, Cees van Leeuwen and William Bechtel, for creating the possibility to publish this collection of papers in their journal; and last but not the least, to the editorial office of the journal for their helpful assistance and excellent support during the final stages of the publication process. Notes [1] The symposium was embedded as a theme session in the Fechner Day conference, held in Tokyo, October 2007. For external reasons, only four papers could be really presented at the symposium, but all five papers were printed in the proceedings book: Mori, S., Miyaoka, T., & Wong, W. (Eds.), Fechner Day 2007, Tokyo: International Society for Psychophysics.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».