Notice bibliographique
Résumé
Abstract What do you do when you’re not asleep and when you’re not eating? You’re most likely waiting—to finish work, to get home, to finish your chores. This book is not really about how to manage all that waiting—“an action,” according to the OED, “of staying where one is until a particular time or event.” It’s a book describing how many people experience waiting. Waiting, which is sculpted by the passing of time, is an experience just as much as it is a situation. In this book I’ll be focusing on the experience, on how it feels to wait. This experience can encompass such things as hesitation and curiosity, dithering and procrastination, hunting and being hunted, fearing and being feared, dread and illness, courting and parenting, anticipation and excitement, listening to and even performing music, being religious, being happy or unhappy, being bored and being boring, doing business and making decisions (all of which I’ll discuss). Waiting is also characterized by such brain chemicals as serotonin and dopamine. They enable the experience of waiting and they can even change the way that waiting’s basis, the passing of time, is registered. Waiting, probably the most commonly experienced situation that humans and animals encounter apart from sleep, is the experience that may characterize most interpersonal relations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,785 | 0,640 |
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 ».