Notice bibliographique
Résumé
The Pittsburgh Pirates have one of the lowest baseball payrolls, with the management being given only a $15 million budget in 2013 to bring in more baseball talent.Between the years 2007 and 2008, The Pittsburgh Pirates made about $29.4 million which is recorded in the financial statement documents.Even though some clubs disagree vehemently on the fact, it has become evident that Pittsburgh has spent relatively less time compared to its opponents and also evidently in the won-loss records posted.The trend shows that the team has been gaining regardless of the losses that it has been recording which still raises the question of 'does the team lose to gain more revenue' and in case the team decided to be winning, would it gain more or it would lose its consistent track of increasing trend of the revenue.Pittsburgh Pirates have utilized a skill that hasn't been used to measure the capability of players before -the Pirates used pitch-framing data to identify catchers with this skill, Framing refers to the method in which the pitched ball is received from the pitcher for presenting the pitch to the umpire in an increasing likelihood manner; hence the pitch ball being called a strike.Some of the top catchers of the team include Ralph Kiner, Honus Wagner, Willie Stargell, and Pie Traynor.The team is known to have low payments to the players and employees to save more money.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».