Notice bibliographique
Résumé
Abstract Add Introductory Brochure To Publication Offerings You Can Make It Happen Writing That Gets Results Messages Challenge Donors to Upgrade Giving Levels Reward Great Ideas Mailing List Tips Overcoming Call Reluctance Broadening Your Donor Base Target Large Groups With Special Offers Funding Opportunities Technology Grants Available for 2002 If You're Considering a Job Change Get a Reading On Your Prospective Employer's CEO Trends In Philanthropy Canadian Giving On the Rise Telesolicitation Stewardship Form Invites Donors to Evaluate Phonathon Callers Donor Retention Techniques Honor Roll ‘Draft’ Gets Lapsed Donors Back Combine Your Request and Response Form Are You Making Adequate Use Of Your Advisory Boards? Websites Should Include Mission Statements Tips For Avoiding Fund‐raising Burnout Fund‐raising Ethics The Ten Rules of ePhilanthropy Useful Reports Help Your Staff Monitor Year‐to‐date Giving Totals On the Lighter Side How To Acknowledge Gifts of Stock How to Remember Names Issues for Member‐driven Organizations Membership Versus The Annual Fund: Explaining Members the Importance of Both Researching Foundations Good Research Determines Best Way To Make Initial Approach Press Conferences That Impact Giving Keep the Media's Needs in Mind During Press Conferences Donor Recognition Ideas Engraved Bowling Balls Honor Donors Envelope Acronyms Effective Retention Techniques First‐time Donors Receive a Special Letter, Invitation to Become Involved
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».