Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Books reviewed: Bassin, Mark, Imperial Visions: Nationalist Imagination and Geographical Expansion in the Russian Far East, 1840 – 1865 Shortridge, James R., Our Town on the Plains: J. J. Pennell's Photographs of Junction City, Kansas, 1893 – 1922 Jakle, John A. and Sculle, Keith A., Fast Food: Roadside Restaurants in the Automobile Age Boeschenstein, Walter, Historic American Towns along the Atlantic Coast McKee, Jesse O., Ethnicity in Contemporary America: A Geographical Appraisal Luciuk, Lubomyr Y., Searching for Place: Ukrainian Displaced Persons, Ottawa, and the Migration of Memory Hausladen, Gary, Places for Dead Bodies Phillips, Richard, Watt, Diane and Shuttleton, David, De-Centering Sexualities: Politics and Representations beyond the Metropolis Goldin, Liliana R., Identities on the Move, Transnational Processes in North America and the Caribbean Basin McDonald, David A., On Borders: Perspectives on International Migration in Southern Africa Fox, Roddy and Rowntree, Kate, The Geography of South Africa in a Changing World Takeuchi, Keiichi, Modern Japanese Geography: An Intellectual History Amery, Hussein A., and Wolf, Aaron T., Water in the Middle East: A Geography of Peace Karl, Thomas R., Nicholls, Neville and Ghazi, Anver, Weather and Climate Extremes: Changes, Variations, and a Perspective from the Insurance Industry Pittman, Blair, Texas Caves
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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 | 0,003 | 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) | 0,022 | 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 découle