The Dazzling Zoologist John Graham Kerr and the Early Development of Ship Camouflage
Notice bibliographique
Résumé
Le développement du camouflage des navires de guerre sous forme de dazzle painting à compter de 1917 a été crédité au peintre Norman Wilkinson.Cependant, John Graham Kerr, un scientifique et naturaliste basé à l'université de Glasgow a offert à l'Amirauté un système semblable tout au début de la première guerre mondiale.Le système de Kerr a été basé sur ses observations de la nature et de ses connaissances des expérimentations dans le camouflage par Abbott H. Thayer et George de Forest Brush aux Etats-Unis.En dépit de l'acceptation initiale des idées de Kerr, l'Amirauté ne les a pas menées à leur conclusion logique.Wilkinson, qui avait vu certaines des idées de Kerr mises en pratique pendant la campagne des Dardanelles, a réfuté plus tard toute suggestion d'influence de Kerr.Cet article analyse la contribution de Kerr et conclut que son influence était en fait plus importante que n'est crédité dans la littérature sur le camouflage des navires."Now watch," said the Zebra and the Giraffe."This is the way it's done.Onetwo-three!And where's your breakfast?"How the Leopard Got its Spots, Rudyard Kipling, 1902
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».