Notice bibliographique
Résumé
ACROSS 1. Namesakes for a Bond actor 6. Honey Boo Boo's real name 11. African antelope 14. Not prepared 15. Spoke incoherently 16. ___ Cruces, N.M. 17. Autoimmune disorder associated with antibodies embedded throughout this puzzle 20. Baron von ___ (Simpsons' character) [containing 17 across antibodies] 21. Madame ___ 22. Absolute worst 23. Animation 24. Fractional part of of decimal 28. Beads used for money of old 32. Beelike 33. Rent 5. Community shared scooter 36. New York county 37. Ship journey 38. Tulip, for one 39. Anger, e.g. 40. Foundation 41. Poet Elinor 42. Trap 44. Measurement of DNA, for one 45. His "4" was retired 46. Catch ___(ride) 48. On-line payment 51. Powerful lines of wind storms 56. Symptoms of 17 across 59. Conk out 60. Beat up 61. Spec. offering to produce commercials 62. President of Syria 63. Small harps 64. Holes in the head? DOWN 1. Elon in the news 2. "Sounds of Silence" instrumental 3. Saucers, commonly, for short 4. Archeologists' activities 5. Secure 6. Precedes "are too" on the playground 7. Catalogs 8. Lab test 9. "Children of the Albatross" author 10. Buy more minutes, as for phone service 11. Insect's tongue-like structure 12. First killer whale in captivity 13. Played 18. Name meaning "oath of God" 19. Beef cut 23. Arrangement holder 24. Parsonage 25. What ___ in the neck!" 26. Certain car models 27. Alzheimer's disordered protein 28. Tail motions 29. Throat dangler 30. Actor McCarthy 31. Family name of popular supermarket chain in Canada 33. Remove hair, in a way 34. Test in Toulouse 37. Actor's goal 38. What to do when a restaurant has no liquor lic.? 40. Name for the "midnight zone" of the deep ocean 41. Moses, for one 43. Snout 44. Hide well 46. Befuddle 47. Names of movie chimney sweep and Sesame Street boy 48. Icelandic epic 49. 2015 Harlem Globtrotters player 50. Voted in the affirmative 52. 2021 Oscar winning film 53. Hungarian calvalryman 54. Worker benefit with flex schedule 55. The Beatles' "___ Leaving Home" 57. Writing assignment 58. Big ___, Calif.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».