Notice bibliographique
Résumé
Steven G. Affeldt (Le Moyne College)Isabel Andrade (Yachay Wasi)Stephanie Brown (Williams College)Alice Crary (University of Oxford/The New School)Byron Davies (National Autonomous University of Mexico)Thomas Dumm (Amherst College)Richard Eldridge (Swarthmore College)Yves Erard (University of Lausanne)Eli Friedlander (Tel Aviv University)Alonso Gamarra (McGill University)Paul Grimstad (Columbia University)Arata Hamawaki (Auburn University)Louisa Kania (Williams College)Nelly Lin-Schweitzer (Williams College)Richard Moran (Harvard University)Sianne Ngai (Stanford University)Bernie Rhie (Williams College)Lawrence Rhu (University of South Carolina)Eric Ritter (Vanderbilt University)William Rothman (University of Miami)Naoko Saito (Kyoto University)Don Selby (College of Staten Island, The City University of New York)P. Adams Sitney (Princeton University)Abraham D. Stone (University of California, Santa Cruz)Nicholas F. Stang (University of Toronto)Lindsay Waters (Harvard University Press)Kay Young (University of California, Santa Barbara)
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».